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跑本地大模型，32G 显存还是 24G？——一次基于社区实测的理性对比

发布于 Wed 09 September 2026 | 标签 7900XTX R9700 显存 本地模型 LLM 32G 24G 显卡选购 Qwen 理性选购

跑本地大模型，32G 显存还是 24G？——一次基于社区实测的理性对比

想跑本地模型的人，几乎都会卡在同一个问题上：显存到底买 24G 还是 32G？24G 的 RX 7900XTX 现在二手便宜，但 32G 的 Radeon AI PRO R9700 又能多塞好几个模型。这篇文章不站队，只用论坛里大量真实用户的实测数据，把两张卡在"跑模型"这件事上的差距一项项摆出来，结论你自己定。

先说明：本文数字从哪来

本地跑模型的性能，和显卡、驱动、推理框架、量化、上下文长度、思考链设置全部相关，论坛上同一张卡测出的数字能差一倍[2]。所以本文不引用任何"官方跑分"，只引用抡锤者（lcz.me）论坛会员在真实机器上的实测分享，并把出处逐条列在文末，方便你点开看原帖和它的完整测法。

先说两个必须懂的前提，否则下面的表格容易误读：

  • decode（生成/吐字速度）是带宽瓶颈，决定"字吐得多快"；
  • prefill（读长提示词）是算力瓶颈，决定"第一个字要等多久"。agent 多轮对话体感卡不卡，主要看后者，而不是前者[1]。

两张卡到底是什么定位

先把规格摆出来，两者都是当前 AMD 消费级里跑本地模型的热门选择，但定位完全不同：

维度 RX 7900XTX 24G Radeon AI PRO R9700 32G
架构 RDNA3 / Navi 31（gfx1100） RDNA4（gfx1201），新一代
显存 24GB GDDR6 32GB GDDR6
显存带宽 约 960 GB/s 约 640 GB/s
市场定位 曾经的游戏旗舰，二手充足 AI Pro 专业线，2026 新品[12]
二手参考价（2026 年中） 约 4000–4700 元[7] 新卡约 7000–8000 元[1]
单卡典型功耗 约 350W（可限 230W） 约 350W（可限 210W）[4][8]

一句话概括差异：7900XTX 是把"带宽"点满的快卡，R9700 是把"容量"点满的新卡。 带宽高→吐字快；容量大→装得下更大的模型和更长的上下文。这是全文所有结论的出发点[1][11]。

24G 到底够不够用？——它真的不弱

先给 24G 一个公道。以 Qwen 3.8-27B 这种目前最主流的本地甜点模型（Q4_K_M 量化约 17GB）为例，7900XTX 单卡的表现其实相当能打：

  • 不开投机解码的纯 decode 约 39 t/s；开启 MTP 投机解码后，工具调用场景实测 73.4 t/s、代码生成 68–70 t/s，128K 上下文全开也能塞进 24GB 不爆显存[2]；
  • 另一份同样是 Vulkan + MTP 的实测跑到约 63 t/s（显存吃到 23.85GB，几乎贴满）[3]；
  • Windows 下 Q4_K_XL 也能稳定 55 t/s 左右[3]；
  • prefill 约 587–600 t/s，配合前缀缓存，agent 场景体感可以很接近在线模型[2]。

也就是说：如果你的模型选择就锁定在 27B（或更小）这一档、上下文不开到夸张、思考链开中低档，那么 24G 完全够你舒舒服服用上一两年，这是论坛大量 7900XTX 用户实测得出的结论[2][3][10]。

再看日常怎么用。有人把 7900XTX 接到 15 年老平台跑 coding agent，实测写代码约 40–70 t/s，日常小工具、维护项目毫无压力[8]。论坛主流意见也一致：本地 27B 的正确用法不是当"主力大脑"，而是当隐私数据跑批、批量翻译、离线兜底、给在线大模型当分流层的"便宜副手"，这个场景 24G 绰绰有余[10]。

那 32G 多出来的 8GB，到底值在哪

如果只看"27B 能不能跑"，32G 优势不大；它的价值在你不想只跑 27B 的时候：

1. 高精度量化。 27B 的 Q6_K 约 22–23GB、Q8_0 约 28.5GB。24G 上 Q6 已经贴边、Q8 直接装不下；32G 上 Q6 从容、Q8 也上得去，精度（尤其是工具调用时的格式稳定性）实打实更好[1]。R9700 实测用 Q6_K + ROCm 10 稳定跑 128K 上下文[5]。

2. 长上下文。 27B Q4 占约 16GB，24G 只剩 8GB 做 KV cache，开 32K–128K 会吃力；R9700 剩 16GB，32K–128K 更从容[1]。有用户通过调低 batch，把 R9700 的上下文一路顶到 246K，仍能维持约 1.4K–2.3K tok/s 的 prefill[4]。

3. 更大的模型。 单卡想上 Qwen 3.6-35B-A3B 这类 MoE，24G 只能贴边塞 Q5 量化；32G 更稳[1]。稠密 34B+ 则是另一回事——24G、32G 都装不下，那要 48G 级别[1][4]。

4. 多模态/出图。 想同时挂个 mmproj 视觉模型、或 ComfyUI 跑 720P 视频，32G 余量更足。论坛的观点是："测 35B 稠密模型时，7900XTX 直接就上不了；而 R9700 的优势在于长上下文、更高精度和 ComfyUI 视频。"[1]

速度实测：谁快谁慢

把两卡在 Qwen 27B 上的代表性实测放一起（注意：引擎、量化、测法都不同，横向只作量级参考）：

指标 7900XTX 24G R9700 32G
decode，纯生成（Q4，不开投机） 约 39 t/s[2] —
decode，开 MTP/投机解码（Q4） 51–73 t/s[2][3] llama.cpp 约 35–40 t/s（Q6）[5]；vLLM 特调后思考 40、编程 70–80 t/s[4]
decode，MoE 35B-A3B — 约 170–180 t/s（A3B 贴带宽线）[6]
prefill 约 587 t/s[2] llama.cpp 短输入约 785 t/s[5]；vLLM 特调可到 2300–3300 tok/s[4]

两条信息值得注意：

第一，纯 decode（吐字）7900XTX 通常更快，因为带宽是它的强项；R9700 想追速度，得靠"特调 vLLM + MXFP4 + 投机解码"这类很吃折腾的配置[4]。用 llama.cpp 默认走，两者差距没那么夸张。

第二，R9700 的 prefill 上限明显更高。特调 vLLM 下 prefill 能到 2300–3300 tok/s，是 7900XTX 常规水平的 3–5 倍[4]。而 agent 场景（Hermes、Claude Code、Codex 这类）每一轮都要重新读一遍全部上下文，prefill 快 = 首字延迟低 = 体感跟手。这正是论坛里多位用户强调的：不要只盯着 t/s，要看 TTFT（首字延迟）[2][4][11]。

别被单一数字骗了

写这篇文章前，我特意把论坛里 7900XTX 的实测数字都翻了一遍，从 39 到 90 t/s 都有人说。差异主要来自测法，不是卡有毛病：

  • 开不开 MTP：同样 7900XTX 跑 27B，不开约 39 t/s，开了 73 t/s，差了近一倍[2]；
  • 上下文长短：从 8K 加到 115K，prefill 会从 2.3K 降到 1.4K tok/s，TTFT 从 1.6 秒涨到 80 秒[4]；
  • 思考链：agent 场景把思考等级拉满，几十秒全耗在 reasoning 上，跟解码速度没关系[2]；
  • 模型版本：Qwen 3.8 的 27B 工具调用稳定性实测反而不如 3.6，这也是"测速之外的坑"[3]。

所以理性选购的第一条原则是：别用别人晒出来的一个 t/s 数字做决定，要看对方测的是什么场景、什么配置。

双卡：想上更大模型的另一条路

如果目标本来就是 34B+ 稠密或 120B 级 MoE，单卡无论 24G 还是 32G 都装不下，那就该考虑双卡——但这里有几个和 N 卡完全不同的现实：

  • AMD 没有 NVLink，双卡张量并行走 PCIe，速度不是简单的 2 倍，实测约 1.3–1.5 倍；48G 名义显存实际可用约 44–45G（通信 buffer + 分片对齐各吃掉 1.5–2G）[1]；
  • 双 7900XTX：二手约 1.2–1.4 万，配 1000W+ 电源，功耗 700W+；论坛实测跑 27B + MTP（TP2）单请求 73–83 tok/s，2 并发聚合 85 t/s[7]；另一帖用魔改 SGLang 双卡 TP 做到 TTFT <1s、平均 TG 80–100、4 并发聚合 200 t/s[9]；
  • 双 R9700：功耗低（350W×2）、是更新的 4 代卡；论坛有人实测"速度接近双 7900XTX 的两倍，还能跑 FP8"[7]；
  • 混插注意：RDNA3 + RDNA4 混插不能合体跑同一个模型（要 HSA_OVERRIDE 补丁，且小模型 TP 收益会被 PCIe 同步吃掉大半），只适合分工各跑各的——R9700 当"容量机"跑大上下文/出图，7900XTX 专职喂 agent[11]。

生态与折腾成本：容易被忽略的隐藏分

跑本地模型，硬件的"纸面性能"只占一半，另一半是软件生态。这点上两卡也各有说法：

  • 7900XTX（RDNA3）生态最成熟。教程、抄作业帖最多，Vulkan/ROCm/各种 vLLM、SGLang 魔改分支都齐备，Windows 下也有机智 Box 一类整合包降低门槛[12]。老平台的坑（ReBAR、NUMA）也被反复讨论过，查得到答案[2]。
  • R9700（RDNA4）是新品。好消息是 ROCm 6.3+ 对它的支持比 RDNA3 省心、争议少[1]；Windows 下 ROCm 10 路线已经能跑通 128K + MTP[5]。坏消息是 vLLM 官方主干对 RDNA4 的 MXFP4 支持仍一般，想跑出前面那个吓人的 prefill 数字，得用社群 fork（vllm-radiance），对新手不友好[4]。

还有一条现实的建议来自论坛老玩家，值得搬过来：AMD 的卡"买了就得认"，折腾门槛比 N 卡高；没有硬件基础和折腾意愿的人，别为了省几千块去买生态末期的"工业垃圾"，新卡反而不用怕退役在自己手里[12]。 这条虽然是针对洋垃圾说的，但对"24G vs 32G"同样适用——买新不买旧在 A 卡上尤其成立，因为软件支持总是优先给新架构。

结论：你到底该买哪个

把前面所有实测收敛成三句话：

  1. 只跑 27B 及以下、上下文 32K 内、当"副手"用 → 24G 完全够，且吐字更快、更便宜。 预算有限优先 7900XTX，省下的钱买好 CPU/内存/固态更实在[2][3][10]。

  2. 想跑 27B 高精度量化（Q6/Q8）、需要 64K+ 长上下文、想挂 MoE（35B-A3B）、或要边跑模型边出图 → 32G 的 R9700 更值。 它解决的是"塞不塞得下"和"agent 跟不跟手"这两个 24G 解决不了的问题[1][4][5]。

  3. 目标是 34B+ 稠密或 120B MoE → 24G、32G 单卡都不行，直接算双卡预算（或上 48G/96G），别在单卡容量上纠结[1][4]。

至于"24G 还能用几年"——从论坛当前的甜点模型（27B Q4）来看，24G 至少还能稳吃一两个大版本；但它已经在 Q6/Q8 和长上下文上贴边了。如果你预算允许且想一步到位、少折腾，32G 的余量能让你在两三年内面对"新模型变大"时不那么被动；如果预算紧张、且你确定自己就玩 27B，24G 现在买也绝不亏。选卡从来不是选"最大的"，是选"够用且用得起"的——理性消费，量力而行。

参考来源

本文所有实测数据均来自抡锤者（lcz.me）论坛会员的真实分享，下列原帖均可点击查看完整配置与测法：

  1. 7900xtx vs r9700 llm 速度对比 — https://lcz.me/topic/349/349/7900xtx-vs-r9700-llm速度对比（TID:349，含单卡带宽/容量分析与双卡显存损耗讨论）
  2. # 7900 XTX 跑 Qwen3.8-27B 實測 73.4t/s 完整部署與實測指南 — https://lcz.me/topic/1164/1164/7900-xtx-跑-qwen3.8-27b-實測73.4t-s-完整部署與實測指南-claude-code-opus5協助佈署的-分享給大家（TID:1164，测法最严谨的一帖：同一台机器不同题目 39→73 t/s）
  3. 7900xtx qwen3.8 27b 63t/s — https://lcz.me/topic/1135/1135/7900xtx-qwen3.8-27b-63t-s（TID:1135，Vulkan + MTP 实测与 3.6/3.8 工具调用对比）
  4. 單張 R9700 AI PRO 32G + VLLM + amd/Qwen3.8-27B-Quark-AWQ-MXFP4 — https://lcz.me/topic/1529/1529（TID:1529，R9700 特调 vLLM 全参数与 prefill/decode 基准）
  5. AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP — https://lcz.me/topic/1535/1535（TID:1535，R9700 长上下文实测与 TTFT 数据）
  6. R9700 的速度还是挺好的，单发 170，双并发 180 — https://lcz.me/topic/1488/1488（TID:1488，R9700 跑 35B-A3B 与 MoE 速度实测）
  7. 关于双 AMD RX7900XTX 的使用感受 — https://lcz.me/topic/1482/1482（TID:1482，双 7900XTX 源码编译 vLLM 实测、二手价格与功耗）
  8. 15 年老平台 + 单张 RX 7900 XTX 跑 Qwen3.8-27B：本地 Coding Agent 实测 — https://lcz.me/topic/1508/1508（TID:1508）
  9. 魔改 SGLANG 支持 7900XTX 双卡 TP TTFT <1s 平均 TG 80-100 — https://lcz.me/topic/1532/1532（TID:1532，双卡 SGLang 参考）
  10. 7900xtx 一般都用来做什么，我部署了 qwen3.8 27b — https://lcz.me/topic/1479/1479（TID:1479，24G 卡的日常定位讨论）
  11. 我想知道有没有伙伴用 AMD R9700 32G + RX 7900xtx 24G 混合部署 ai 模型 — https://lcz.me/topic/1172/1172/我想知道有没有伙伴用amd-r-9700-32g-rx-7900xtx-24g混合部署ai模型（TID:1172，混插限制与"容量型卡"定位）
  12. AMD Yes？它的显卡适合谁？MI210 是宝藏还是工业垃圾？ — https://lcz.me/topic/1465/1465（TID:1465，A 卡生态/新旧架构支持讨论）