Arc B570 10GB 对比 T4 16GB（本地 LLM）

Arc B570 10GB 的显存带宽高约 19%（380 对 320 GB/s）。batch-1 解码与带宽强相关，因此同能装下的模型在 Arc B570 10GB 上解码约快 19%。 Q4/8K 下 T4 16GB 能装下的目录模型更多——63 个模型中 20 对 15（16 对 10 GB VRAM）。 能装进 T4 16GB 却装不进 Arc B570 10GB 的最大模型：gpt-oss-20b（21.5B）。 MSRP：Arc B570 10GB 为 $219，T4 16GB 为 $2,000。MSRP 是发布标价而非实时售价——Amazon 价格会波动，点进去才是在售价格。 下方 Q4/8K 正面对比（34 个共有模型）中，Arc B570 10GB 在 20 行 tok/s 更高，14 行落后。 方法论.

规格对比

	Arc B570 10GB	T4 16GB
厂商	Intel	NVIDIA
VRAM	10 GB	16 GB
显存类型	GDDR6	GDDR6
显存带宽	380 GB/s	320 GB/s
TDP	150 W	70 W
MSRP（标价）	$219	$2,000
购买	搜索 Amazon （返利链接）	搜索 Amazon （返利链接）

MSRP 为发布标价，非实时售价。购买链接为 Amazon 返利链接——点击后看到的才是在售价格。

Q4 / 8K 正面对比——34 个共有模型中的前 15 个

模型	参数 (B)	Arc B570 10GB tok/s	Arc B570 10GB 装得下	T4 16GB tok/s	T4 16GB 装得下	胜者
MiniCPM5-1B	1.08	223.9 估算	是	188.6 估算	是	Arc B570 10GB
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	74.5 估算	否	160.7 估算	否	T4 16GB
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	70.3 估算	否	151.5 估算	否	T4 16GB
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	68.2 估算	否	147.0 估算	否	T4 16GB
GLM-4.7-Flash	31.2	65.4 估算	否	141.1 估算	否	T4 16GB
Qwen3.5-2B	2.0	120.9 估算	是	101.8 估算	是	Arc B570 10GB
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	53.8 估算	否	116.0 估算	否	T4 16GB
Ornith-1.0-35B	35.0	53.0 估算	否	114.2 估算	否	T4 16GB
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	50.3 估算	否	108.4 估算	否	T4 16GB
gpt-oss-20b	21.5	104.5 估算	否	56.6 估算	是	Arc B570 10GB
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	75.6 估算	是	63.6 估算	是	Arc B570 10GB
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	60.5 估算	是	50.9 估算	是	Arc B570 10GB
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	60.5 估算	是	50.9 估算	是	Arc B570 10GB
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	60.5 估算	是	50.9 估算	是	Arc B570 10GB
gemma-4-12b-it	11.95	58.3 估算	否	17.0 估算	是	Arc B570 10GB

估算 = 基于带宽的估算；实测 = 收录的真实基准，覆盖估算值。装得下 = 权重 + KV(8K) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。

Q4 / 8K 装机覆盖

	Arc B570 10GB	T4 16GB
装得下的目录模型	63 个中 15 个	63 个中 20 个
独占装下的最大模型	—	gpt-oss-20b (21.5B)

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