显卡升级与本地 AI 部署讨论总结

整理日期：2026-10-30
用途：作为后续继续研究显卡选型、本地 Qwen 模型、Ollama / Coding Agent 的背景资料。
重要说明：本文把官方规格、用户提供的价格、估算、尚未验证的测试数字分开标注。不要把聊天中的示例数字误当成实测结论。

1. 本轮讨论的核心结论

  1. RTX 3070 8GB → RTX 5060 Ti 16GB，主要价值是显存翻倍和新一代 AI 硬件支持，不是游戏性能大幅跃升。
    传统游戏性能要看具体游戏、分辨率、画质和 CPU；不能笼统断言 5060 Ti 一定比 3070 快或慢。
  2. RTX 5060 Ti 16GB 与 RTX 5070 Ti 16GB 的显存容量相同。 5070 Ti 的 GPU 计算资源和显存带宽明显更强，通常更快；但它不会仅凭算力更强，就能装下明显更大的模型。
  3. 用户提供的价格为：RTX 3070 约 ¥2,000、RTX 5060 Ti 16GB ¥4,800、RTX 5070 Ti 16GB ¥8,800。按这个价格，5060 Ti 比 3070 多花约 ¥2,800；5070 Ti 比 5060 Ti 多花 ¥4,000。
  4. 对本地大模型，显存容量决定模型权重能否放入 GPU、能给 KV Cache 留多少空间；带宽和计算能力影响生成速度。模型能否装下，往往先于 tokens/s 决定体验。
  5. 如果目标是"像 Codex 一样"自主阅读项目、跨文件修改、执行测试、根据错误继续修复，不能只看显卡。还需要足够强的模型、Coding Agent 工具、上下文管理、终端/文件权限和测试流程。
  6. 本轮曾出现的 42.3 tokens/s 与 73.2 tokens/s 是用于说明速度差异的参考数字，未在用户自己的电脑上复现，也没有建立可重复的同环境测试；不能当作 5060 Ti / 5070 Ti 的保证速度。
  7. 如果只在 ¥4,800 的 5060 Ti 与 ¥8,800 的 5070 Ti 之间选择，且核心用途是本地 AI，5060 Ti 的价格效率可能更好；但如果重视游戏帧率、较重 GPU 计算任务和更高生成速度，5070 Ti 更强。若核心目标是尝试 30B/35B 以上模型，应优先研究 24GB 或更大显存，而不是只在两张 16GB 卡之间纠结。

2. 三张显卡的硬件规格

以下为 NVIDIA公版/官方规格层面的主要差异。非公版显卡的频率、散热器、尺寸、功耗限制和供电接口可能不同。

参数 RTX 3070 RTX 5060 Ti 16GB RTX 5070 Ti 16GB

架构 Ampere Blackwell Blackwell
CUDA 核心 5,888 4,608 8,960
显存 8GB GDDR6 16GB GDDR7 16GB GDDR7
显存位宽 256-bit 128-bit 256-bit
显存带宽 约 448GB/s 约 448GB/s 约 896GB/s
PCIe 接口 PCIe 4.0 x16 PCIe 5.0 x8 PCIe 5.0 x16
显卡功耗参考 220W 180W 300W
NVIDIA 建议系统电源 650W 600W 750W
Tensor Core 第三代 第五代 第五代
光追核心 第二代 第四代 第四代

规格解读

  • 3070 与 5060 Ti： 两者参考显存带宽都约为 448GB/s。5060 Ti 的显存容量翻倍、架构更新、Tensor Core 更新，但 CUDA 核心数量较少。不能只凭 CUDA 核心数量判断 AI 或游戏性能。
  • 5060 Ti 与 5070 Ti： 两者都是 16GB GDDR7，但 5070 Ti 有更多 CUDA 核心、256-bit 显存位宽和约两倍显存带宽。其优势主要是计算吞吐和数据吞吐，而不是模型容量。
  • 5060 Ti 有 8GB 与 16GB 版本，本文讨论的是 16GB 版本。
  • 功耗与电源建议是参考值；具体显卡厂商可能给出不同建议，整机还要考虑 CPU、硬盘、风扇、瞬时功耗和电源品质。

官方规格： - NVIDIA RTX 50
系列规格：https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/ -
NVIDIA RTX 5060
系列规格：https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5060-family/ -
NVIDIA RTX 3070
规格：https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/30-series/rtx-3070-3070ti/

3. 价格与"每千元生成速度"指标

3.1 用户提供的价格

显卡 用户提供价格 与 3070 相比

RTX 3070 8GB ¥2,000 基准
RTX 5060 Ti 16GB ¥4,800 +¥2,800
RTX 5070 Ti 16GB ¥8,800 +¥6,800

这些是本轮讨论中用户提供的价格，不代表实时市场均价，也没有在此验证具体品牌、成色、保修和交易渠道。

3.2 42 t/s 与 73 t/s 的含义

  • tokens/s 表示模型每秒生成多少 Token，是输出吞吐速度。
  • Token 不是固定的汉字数、字符数或单词数。中文、英文、代码、JSON、SVG 的 Token/字符比例不同。
  • 生成速度不等于模型智力，也不等于完整任务完成速度。
  • 完整 Coding Agent 任务还包含读取文件、输入提示词处理、推理、工具调用、运行测试和修复错误等时间。

若假设同一个模型、同一种量化、同样的上下文和推理设置，输出速度分别为 42t/s 与 73 t/s：

输出 Token 数     42 t/s    73 t/s   节省时间

          300     7.1 秒    4.1 秒     3.0 秒
        1,000    23.8 秒   13.7 秒    10.1 秒
        2,000    47.6 秒   27.4 秒    20.2 秒
        4,000    95.2 秒   54.8 秒    40.4 秒
        5,000   119.0 秒   68.5 秒    50.5 秒

73 t/s 相比 42 t/s： - 输出吞吐量约高 73.8%； - 完成同样 Token数的纯输出时间约减少 42.5%。

3.3 每千元生成速度的示例计算

本轮曾用 42.3 t/s 和 73.2 t/s 作为示例：

  • 5060 Ti：¥4,800，42.3 t/s
  • 5070 Ti：¥8,800，73.2 t/s

按"每千元获得的生成速度"计算：

  • 5060 Ti：42.3 ÷ 4.8 ≈ 8.81 t/s / 千元
  • 5070 Ti：73.2 ÷ 8.8 ≈ 8.32 t/s / 千元

在这组假设数字下，5060 Ti 的单位价格输出速度约高 5.9%。

重要：这不是经过本地复测的显卡对比结论。 42.3 / 73.2不能脱离模型名称、量化格式、推理框架、上下文长度、GPU offload设置、驱动和测试环境使用。只有在同一模型、同一量化、同一软件环境、同一测试提示词下，才适合比较显卡tokens/s。

更完整的性价比指标应至少包括： 1. 同一模型下的生成速度（tokens/s）； 2.首 Token 延迟（TTFT）； 3. 输入提示词处理速度（prompt processing /prompt eval）； 4. 完成固定编程任务的成功率； 5. 完成任务的总耗时； 6.显存占用和是否发生 CPU/RAM 卸载。

4. RTX 3070、5060 Ti、5070 Ti：AI用途对比

RTX 3070 8GB

优点： - 仍有不错的传统 GPU 计算和游戏性能； - 256-bit 显存位宽，带宽约448GB/s； - 二手价格如果约 ¥2,000，仍有一定性价比。

限制： - 8GB 显存对本地大模型比较紧张； - 7B/8B 量化模型通常更现实； -14B 模型可能需要较激进量化、缩短上下文或将部分层卸载到系统内存； -大模型 KV Cache、长上下文和多模态任务空间有限。

RTX 5060 Ti 16GB

优点： - 显存从 8GB 增加到 16GB； - 新一代 Blackwell 架构和第五代 TensorCore； - 适合尝试 7B/8B、14B 量化模型； - 180W 参考功耗低于 3070 的220W。

限制： - 16GB 仍不是 35B Q4 完整 GPU 加载的宽裕容量； - 128-bit位宽，带宽约 448GB/s； - 相比 3070的游戏升级通常不属于巨大跨代跃升，具体表现取决于游戏和设置。

RTX 5070 Ti 16GB

优点： - 8,960 CUDA 核心； - 256-bit GDDR7，约 896GB/s 显存带宽； -对游戏、GPU 计算和模型生成速度更有优势； - 同样可运行适合 16GB的模型，并通常比 5060 Ti 更快。

限制： - 显存仍然只有 16GB； - 与 5060 Ti相比，模型能否装入显存的边界基本相同； - 300W参考功耗，电源、机箱空间、散热和供电线材要求更高。

本地 AI 的关键判断

同为 16GB 显存，5070 Ti通常是更快的卡，但不能仅凭它更快就说它能运行更大的模型。

例如，同一个 14B Q4 模型如果能在 5060 Ti 16GB 中完整加载，通常也能在5070 Ti 16GB 中加载；5070 Ti 主要缩短推理时间。若模型权重本身超过16GB，5070 Ti 也不能凭更强算力解决容量问题。

5. 游戏性能：3070 对比 5060 Ti / 5070 Ti

3070 → 5060 Ti 16GB

这不是一笔纯粹的游戏升级： - 3070 仍有 5,888 CUDA 核心、256-bit显存接口； - 5060 Ti 的架构更新、显存翻倍、支持新一代 DLSS 功能； -原生光栅游戏中，两者可能接近，具体游戏可能互有胜负； -当游戏显存需求超过 8GB 时，5060 Ti 16GB可能避免显存溢出、卡顿或纹理设置受限； - 不能笼统断言 5060 Ti 的 4K性能一定比 3070 差，也不能保证它在所有 4K 游戏中更快。

因此，若只为传统游戏，把约 ¥2,000 的 3070 换成约 ¥4,800 的 5060Ti，性价比需要谨慎评估。它更像是"增加显存容量、更新功能、降低功耗"的升级，而不是保证大幅提升平均帧率的升级。

5060 Ti → 5070 Ti

5070 Ti的计算核心和显存带宽明显更强，通常会带来更明显的游戏帧率提升，特别是在1440p/4K、较高画质和 GPU
负载较重的场景。但实际差距必须以具体游戏、CPU、分辨率、画质、光追和 DLSS设置的同场测试为准。

关于 DLSS 与帧生成

  • DLSS 超分辨率、光线重建和帧生成可以改善体验，但生成帧不等于原生渲染帧；
  • 帧生成不能完全替代 GPU 原生算力，也不能消除高延迟或低基础帧率的问题；
  • 对比游戏性能时，应同时看原生帧率、开启 DLSS 后帧率、帧时间稳定性和输入延迟。

本轮对话中出现过的具体游戏 FPS表格没有建立明确的测试来源、游戏清单和测试平台，不应作为购买依据。

6. Qwen 模型参数量、激活参数量与显存

6.1 B 是什么

  • 1B = 10 亿参数；
  • 14B = 140 亿参数；
  • 35B = 350 亿参数；
  • 95B = 950 亿参数。

对于 MoE（混合专家）模型： - 总参数量决定需要保存多少模型权重； -激活参数量表示每个 Token 计算时实际激活的参数规模，影响计算量； -激活参数较少，不代表模型全部权重只需要按激活参数量占用显存。

例如，35B-A3B通常表示总参数约 35B、每 Token 激活约3B。权重存储仍要按总参数量估算。

6.2 量化精度是什么

量化是用较低位宽表示模型权重，以减少模型文件和显存占用。常见名称： -FP16 / BF16：每参数约 16 bit，质量通常作为较高精度参考； - Q8：约 8bit； - Q6：约 6 bit； - Q5：约 5 bit； - Q4：约 4 bit； - Q3：约 3bit。

量化不是简单删除小数位，而是使用缩放、分组等方式压缩参数。低位量化会引入数值误差，但模型能力下降并不按位数线性变化。不同模型和量化算法的表现可能不同。

6.3 35B 与 95B 权重的理论体积

以下仅按"参数量 × 每参数位数"估算，不含量化元数据、KVCache、运行时缓冲和其他开销：

精度 35B 理论权重 95B 理论权重

FP16 70GB 190GB
Q8 35GB 95GB
Q6 26.3GB 71.3GB
Q5 21.9GB 59.4GB
Q4 17.5GB 47.5GB
Q3 13.1GB 35.6GB

实际 GGUF/GPTQ/AWQ等模型文件大小会因格式、分组、量化变体和元数据不同而变化。

6.4 大致显存选择

  • 16GB 显存： 7B/8B Q4/Q5 和许多 14B Q4 模型更现实；是否能完整加载还取决于上下文长度和运行时开销。
  • 24GB 显存： 更适合 14B 高精度或尝试 30B/35B 低/中量化；35B Q4 可能很紧，需按具体文件和上下文验证。
  • 32GB 显存： 35B Q4 通常更从容，但仍需核对实际模型文件、KV Cache 和上下文。
  • 48GB 显存： 仍不保证 95B Q4 全部装入。
  • 64GB 显存： 95B Q4 可能接近可运行区间，但要为运行时与上下文留空间；80GB/96GB 更宽裕。

显存不足时可以 CPU + GPU 混合卸载或多 GPU分配，但会增加系统内存占用、数据传输和配置复杂度，速度也可能明显下降。

6.5 Qwen 型号的核验提醒

本轮讨论中提到过 Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-35B-A3B 等型号；官方 Qwen 模型集合可查看当前发布清单：

https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen35

此前对话还出现过"Qwen3.8 2.4T-A95B"的说法，但本次没有找到足以确认该具体型号和参数的官方资料，不应把它当作已确认的官方模型规格，也不应用它来做显卡购买计算。

选型时务必打开具体模型卡，确认： 1. 模型总参数量； 2. 激活参数量（若为MoE）； 3. 官方推荐推理框架； 4. 可下载的量化版本及其真实文件大小； 5.上下文长度和 KV Cache 配置； 6. 编程任务评测，而不只是通用榜单。

7. 本地 AI 像 Codex 一样工作，需要什么

目标不只是聊天，而是让 Agent 能够： 1. 读取项目目录和多个源文件； 2.理解项目结构、依赖和现有设计； 3. 制定修改计划； 4. 修改多个文件； 5.调用终端运行测试； 6. 阅读错误信息并继续修复； 7.汇报改动和测试结果，等待人工验收。

这需要两部分：

  • 模型（大脑）： 决定理解、推理、代码质量和任务规划能力；
  • Agent 工具（手脚）： 负责文件读取、编辑、终端执行、测试和工具调用。

模型参数量、量化精度、上下文长度、工具调用能力、项目索引和 Agent实现都会影响最终表现。更高 tokens/s只缩短部分输出时间，不保证任务成功率。

建议的本地验证方式

在投入大额显卡预算前，可用现有 GPU 做一个隔离测试： -选择一个适合当前显存的 Qwen 代码模型； - 用 Ollama或其他推理框架运行； - 使用 Aider、OpenCode 等 Coding Agent工具（具体兼容性需按版本核验）； - 选择一个独立 Python 测试项目； - 让Agent 完成一个多文件修改任务，运行 pytest 并根据错误修复； -记录生成速度、首 Token延迟、任务成功率、总耗时、显存峰值和人工干预次数。

对 TradingBot 等真实交易项目，初期只使用副本和模拟环境；限制 Agent 的文件目录和终端权限，禁止其直接连接真实券商接口、修改正式数据库或提交真实委托。

8. 量化精度、Token 速度与代码规模

Token 不是字符

Token 是模型 Tokenizer 切分后的文本单位： - 一个 Token不固定等于一个汉字； - 一个 Token 不固定等于一个英文单词； -Python、SVG、JSON 的符号、空格、变量名和标签都会占用 Token。

"4000 tokens等于多少代码字符"没有固定换算。粗略估算时，某些代码可能落在约8,000–16,000 字符范围，但这不是可靠公式；必须用目标模型自己的 Tokenizer统计。

代码行数还取决于每行长度、缩进、空行和注释数量。不能把"4000 tokens = 300行代码"当成固定规律。

鹈鹕骑自行车 SVG 作为测试任务

本轮用"鹈鹕骑自行车"讨论了两种输出： - 图像生成工具生成的是静态 PNG图像，不是 SVG，也不是动画；其耗时不能与 LLM 的 tokens/s 直接比较。 -后续文本回复提供了含 SVG animateTransform的动画源码，但没有在统一环境下计数Token、验证浏览器兼容性或记录真实生成时间。

如果要把它作为本地模型基准任务，应固定同一提示词，要求输出完整 SVG动画源码，再： 1. 统计实际输出 Token 数； 2. 记录模型纯生成时间； 3.记录首 Token 延迟； 4. 用浏览器打开，验证动画是否运行； 5. 检查 XML/SVG是否有效； 6. 评估动画质量和任务完成度。

动画在浏览器中运行时，不受模型 tokens/s 影响；模型速度只影响生成代码的过程。

9. ASUS PRIME 与 TUF 的 RTX 5070 Ti 差异

本轮比较的是 ASUS PRIME 与 TUF 两个 RTX 5070 Ti 16GB产品线，用户提到差价约 ¥1,600。

两者使用同一款 RTX 5070 Ti GPU 核心，基础 GPU 规格相同： - 8,960 CUDA 核心； - 16GB GDDR7； - 256-bit 显存接口； - 28Gbps 显存速率； - 约896GB/s 显存带宽。

主要差异通常在： - 散热器体积和热管/鳍片设计； -风扇、噪声和温度表现； - PCB、供电和用料设计； - 卡长、厚度、重量； -灯效、接口和具体 OC 频率。

ASUS 官方对比页面显示，PRIME 版本为 2.5 槽，TUF 版本为 3.125 槽；不同具体 SKU 的接口、尺寸和频率需以产品型号为准：

https://www.asus.com/sg/product-compare?LevelId=Motherboards-Components-Graphics-Cards&ProductID=30931%2C30928

若差价达到 ¥1,600，通常不应期待相应幅度的游戏或 AI性能提升。除非非常看重 TUF 的散热、噪声、结构或外观，否则 PRIME往往更有价格合理性。购买前应核对完整SKU、尺寸、保修和实际温度/噪声评测，不能仅凭"PRIME /TUF"系列名称断言寿命差异。

10. 平台兼容性、电源与升级提醒

PCIe 带宽

  • RTX 3070 使用 PCIe 4.0 x16；
  • RTX 5060 Ti 使用 PCIe 5.0 x8；
  • RTX 5070 Ti 使用 PCIe 5.0 x16。

如果装在支持 PCIe 3.0 的老主板上： - 3070 会以 PCIe 3.0 x16 运行； -5060 Ti 会以 PCIe 3.0 x8 运行； - 5070 Ti 会以 PCIe 3.0 x16 运行。

PCIe 3.0 x8 带宽低于 PCIe 3.0x16，但不代表游戏性能直接减半。实际影响取决于游戏、显存是否溢出、数据传输量和平台负载。

电源

NVIDIA 参考建议系统电源： - 5060 Ti：600W； - 5070 Ti：750W； -3070：650W。

具体非公版可能有不同建议。5070 Ti 约 300W，通常使用 16-pin供电；应检查电源是否有合规原生线材或正确适配器、插头是否完全插入、线缆弯折空间和电源质量。

用户此前讨论过的平台背景（使用前请核对当前配置）

  • 曾讨论过 ASUS PRIME B250M-PLUS + Intel i7-7700 的老平台；
  • 也曾讨论过 ASUS TX GAMING B860M WIFI 的新平台；
  • 此前提及过长城 TF650 650W 电源；
  • 新平台的 CPU、内存和显卡配置在不同阶段有过升级计划。

如果要把 RTX 5070 Ti 安装到 650W 电源的机器中，不能只看"能不能点亮"，应按显卡具体型号、CPU功耗、电源规格和供电接口重新核算。NVIDIA 对 5070 Ti 的参考建议为 750W。

11. 当前购买思路与阶段性建议

基于用户给出的价格和本地 AI 目标：

方案 A：保留 RTX 3070 8GB

适合： - 当前游戏性能仍满意； - 先验证本地 Agent 是否符合实际需求； -暂时不想投入数千元升级。

缺点是本地模型规模和上下文受 8GB 显存限制。

方案 B：RTX 5060 Ti 16GB，约 ¥4,800

适合： - 主要目标是从 8GB 跨到 16GB； - 想尝试 14B 量化模型； -看重能耗、显存容量和价格； - 能接受游戏性能提升不大。

方案 C：RTX 5070 Ti 16GB，约 ¥8,800

适合： - 游戏性能也很重要； - 希望获得更高 GPU 计算和显存带宽； -经常运行 GPU 负载较高的工作； - 接受高出约 ¥4,000 的成本和更高功耗。

但它仍然只有 16GB 显存，不能从根本上突破 16GB 模型容量限制。

方案 D：研究 24GB 或更大显存

适合： - 明确希望尝试 30B/35B 级 Q4 模型； -愿意接受二手卡的成色、维修史、保修和功耗风险； -需要先评估模型是否能在目标量化和上下文下实际运行。

例如 RTX 3090 24GB 是常见研究方向，但不能仅凭 24GB 就保证 35B Q4 长上下文完整运行；需要按模型文件、KV Cache 和实际推理框架验证。

阶段性结论

在当前价格下： - 3070 → 5060 Ti：主要是显存升级，不是游戏性能的大幅升级； - 5060 Ti → 5070 Ti：主要是计算性能和带宽升级，模型容量仍为 16GB； - 如果本地 AI的目标是更大模型，优先研究显存容量； - 如果目标是同一 14B模型更快生成，5070 Ti 的计算能力更有价值； - 不建议仅凭未经复测的 42/73t/s 数字作出购买决定。

12. 本轮讨论中涉及的网络概念（附录）

P2P 是什么

P2P（Peer-to-Peer）是点对点/对等网络架构，不是某一种单独协议。远程桌面中，P2P直连意味着控制端与被控端的数据尽量直接传输；协调服务器仍可能帮助双方发现彼此和协商连接。

RustDesk / Tailscale

  • RustDesk 可尝试直连；直连失败时可能使用中继服务器。自建服务器通常涉及 hbbs（ID/连接协调）和 hbbr（中继）等组件。
  • Tailscale 基于 WireGuard，通常优先尝试设备间直连，无法直连时可通过 DERP 中继。中继可能增加延迟，但 Tailscale 并不必然走中继。
  • IPv6 可以改善某些网络环境下的直连可达性，但不是 P2P 的必要条件，也不保证一定直连。防火墙、运营商策略、路由和软件支持仍然重要。

端口映射

传统路由器端口映射，是把外部某个端口转发到内网设备的指定 IP 和端口。它不同于 P2P，也不同于完整VPN。开放端口前要确认服务有认证、访问控制和更新维护。

本轮没有对网易 UU 远程的"端口映射"具体实现完成官方文档核验，因此不把它断言为传统路由器映射，也不假定它一定不需要公网IP。实际行为应以 UU 官方说明和客户端当前功能为准。

OneDesk 的网络目标

此前讨论的"即刻远程 OneDesk"目标是自用多设备远程控制，基于 RustDesk 开源技术和 NAS 自建服务，优先争取低延迟直连，必要时使用中继。IPv6 是优化直连可达性的可选路线，而不是软件运行的硬性前提。

13. 后续研究清单

建议按顺序推进：

  1. 明确当前实际主机平台、CPU、内存、电源型号、显卡完整 SKU。
  2. 明确目标 Qwen 模型的官方模型卡、总参数量、激活参数量、量化文件和真实文件大小。
  3. 用现有显卡先跑通 Ollama / 推理框架和一个 Coding Agent。
  4. 选择固定项目任务，记录 Token 数、首 Token 延迟、tokens/s、总任务耗时、测试成功率和显存峰值。
  5. 再决定 16GB、24GB 或更大显存。
  6. 如果比较 5060 Ti 与 5070 Ti，必须用同一模型、同一量化、同一上下文和同一软件版本测试。
  7. 如果考虑 5070 Ti，重新核对电源、16-pin 供电、机箱长度和散热空间。
  8. 如果考虑二手 3090 等大显存卡，检查维修史、核心/显存温度、显存稳定性、风扇和保修。

14. 参考资料

以下为官方规格和模型集合入口。模型列表会更新，购买或部署前应重新核对具体型号。

  1. NVIDIA GeForce RTX 50 系列规格
    https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/
  2. NVIDIA GeForce RTX 5060 系列规格
    https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5060-family/
  3. NVIDIA GeForce RTX 3070 规格
    https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/30-series/rtx-3070-3070ti/
  4. Qwen 官方 Hugging Face 模型集合
    https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen35
  5. ASUS PRIME / TUF RTX 5070 Ti 产品对比
    https://www.asus.com/sg/product-compare?LevelId=Motherboards-Components-Graphics-Cards&ProductID=30931%2C30928

文档使用提醒：
本文适合用作后续研究的上下文和问题清单，不是显卡购买保证，也不是所有模型在指定显存上的兼容性承诺。凡涉及实际速度、游戏帧率、模型可加载性和电源安全，都应以具体硬件、具体模型和可复现测试为准。

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