← AI Hashrate EN

RTX 5060 Ti 16GB 对比 RX 7900 GRE 16GB(本地 LLM)

RX 7900 GRE 16GB 的显存带宽高约 29%(576 对 448 GB/s)。batch-1 解码与带宽强相关,因此同能装下的模型在 RX 7900 GRE 16GB 上解码约快 29%。 Q4/8K 下两者能装下的目录模型数量相同(63 个中 20 个;16 对 16 GB VRAM)。 MSRP:RTX 5060 Ti 16GB 为 $429,RX 7900 GRE 16GB 为 $549。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(39 个共有模型)中,RX 7900 GRE 16GB 在 36 行 tok/s 更高,3 行落后。 方法论.

规格对比

RTX 5060 Ti 16GBRX 7900 GRE 16GB
厂商NVIDIAAMD
VRAM16 GB16 GB
显存类型GDDR7GDDR6
显存带宽448 GB/s576 GB/s
TDP180 W260 W
MSRP(标价)$429$549
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——39 个共有模型中的前 15 个

模型参数 (B)RTX 5060 Ti 16GB tok/sRTX 5060 Ti 16GB 装得下RX 7900 GRE 16GB tok/sRX 7900 GRE 16GB 装得下胜者
MiniCPM5-1B1.08264.0 估算339.4 估算RX 7900 GRE 16GB
gemma-4-26B-A4B-it25.2224.9 估算289.2 估算RX 7900 GRE 16GB
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0212.2 估算272.8 估算RX 7900 GRE 16GB
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5205.8 估算264.5 估算RX 7900 GRE 16GB
GLM-4.7-Flash31.2197.5 估算253.9 估算RX 7900 GRE 16GB
Qwen3.5-35B-A3B34.7162.4 估算208.8 估算RX 7900 GRE 16GB
Ornith-1.0-35B35.0159.9 估算205.6 估算RX 7900 GRE 16GB
Qwen3.6-35B-A3B36.0151.8 估算195.1 估算RX 7900 GRE 16GB
Qwen3.5-2B2.0142.5 估算183.3 估算RX 7900 GRE 16GB
Llama-3.2-3B-Instruct3.289.1 估算114.5 估算RX 7900 GRE 16GB
gpt-oss-20b21.5111.5 实测101.8 估算RTX 5060 Ti 16GB
Qwen3-4B-Instruct-25074.071.3 估算91.6 估算RX 7900 GRE 16GB
Qwen3-4B-Thinking-25074.071.3 估算91.6 估算RX 7900 GRE 16GB
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.071.3 估算91.6 估算RX 7900 GRE 16GB
Mistral-7B-Instruct-v0.37.291.1 实测50.9 估算RTX 5060 Ti 16GB

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

RTX 5060 Ti 16GBRX 7900 GRE 16GB
装得下的目录模型63 个中 20 个63 个中 20 个
独占装下的最大模型

RTX 5060 Ti 16GB 详情 → · RX 7900 GRE 16GB 详情 →