V100 16GB PCIe 的显存带宽高约 41%(900 对 640 GB/s)。batch-1 解码与带宽强相关,因此同能装下的模型在 V100 16GB PCIe 上解码约快 41%。 Q4/8K 下两者能装下的目录模型数量相同(73 个中 25 个;16 对 16 GB VRAM)。 MSRP:RX 9070 16GB 为 $549,V100 16GB PCIe 为 $8,000。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。 不可零售购买:V100 16GB PCIe(数据中心级;现实使用方式是云租赁)。 下方 Q4/8K 正面对比(49 个共有模型)中,V100 16GB PCIe 在 49 行 tok/s 更高,0 行落后。 方法论.
| RX 9070 16GB | V100 16GB PCIe | |
|---|---|---|
| 厂商 | AMD | NVIDIA |
| VRAM | 16 GB | 16 GB |
| 显存类型 | GDDR6 | HBM2 |
| 显存带宽 | 640 GB/s | 900 GB/s |
| TDP | 220 W | 250 W |
| MSRP(标价) | $549 | $8,000 |
| 购买 | 搜索 Amazon · eBay · Newegg · B&H Photo | — |
| 模型 | 参数 (B) | RX 9070 16GB tok/s | RX 9070 16GB 装得下 | V100 16GB PCIe tok/s | V100 16GB PCIe 装得下 | 胜者 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniCPM5-1B | 1.08 | 654.4 估算 | 是 | 895.6 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| Qwen3.5-2B | 2.0 | 353.4 估算 | 是 | 483.6 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 | 30.0 | 308.6 估算 | 否 | 434.0 估算 | 否 | V100 16GB PCIe |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx | 2.3 | 307.3 估算 | 是 | 420.5 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | 30.5 | 288.3 估算 | 否 | 405.4 估算 | 否 | V100 16GB PCIe |
| Qwen3.5-35B-A3B | 34.7 | 241.6 估算 | 否 | 339.8 估算 | 否 | V100 16GB PCIe |
| Ornith-1.0-35B | 35.0 | 237.6 估算 | 否 | 334.2 估算 | 否 | V100 16GB PCIe |
| qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated | 34.7 | 231.2 估算 | 否 | 325.2 估算 | 否 | V100 16GB PCIe |
| Qwen3.6-35B-A3B | 36.0 | 225.3 估算 | 否 | 316.9 估算 | 否 | V100 16GB PCIe |
| GLM-4.7-Flash | 31.2 | 222.5 估算 | 否 | 313.0 估算 | 否 | V100 16GB PCIe |
| Llama-3.2-3B-Instruct | 3.2 | 220.9 估算 | 是 | 302.3 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| gpt-oss-20b | 21.5 | 196.3 估算 | 是 | 268.7 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| gemma-4-26B-A4B-it | 25.2 | 186.0 估算 | 是 | 254.5 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| Qwen3-4B-Instruct-2507 | 4.0 | 176.7 估算 | 是 | 241.8 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 | 4.0 | 176.7 估算 | 是 | 241.8 估算 | 是 | V100 16GB PCIe |
| RX 9070 16GB | V100 16GB PCIe | |
|---|---|---|
| 装得下的目录模型 | 73 个中 25 个 | 73 个中 25 个 |
| 独占装下的最大模型 | — | — |