AMD Radeon AI PRO R9600D 运行本地大模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
凭借 32 GB GDDR6、640 GB/s 带宽，AI PRO R9600D 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 139 个模型。能放下的最大模型是 K2 Horizon MoVA 36B-A4B（约 25 GB），首选是 K2 Horizon MoVA 36B-A4B，速度 52–108 tok/s。
精简版 Radeon AI PRO R9700：同样是 256 位总线上的 32 GB GDDR6，带宽 640 GB/s，48 个计算单元，单槽 150 W 板卡。目录中运行成本最低的 32 GB 显卡；未公布首发价格。
可在 AI PRO R9600D 上运行的模型
Q4_K_M，8K 上下文，可用 32 GB。按质量和速度排序。
| 模型 | 显存 · 标记 = 32 GB | 显存 | 速度 |
|---|---|---|---|
| K2 Horizon MoVA 36B-A4B K2 Horizon | 25 GB | 52–108 tok/s | |
| Qwen 3.6 35B-A3B Qwen 3.6 | 22.2 GB | 81–167 tok/s | |
| Nex-N2.5 mini Nex-N2.5 | 21.9 GB | 55–115 tok/s | |
| Nex-N2 mini Nex-N2 | 21.9 GB | 55–115 tok/s | |
| Qwen 3.5 35B-A3B Qwen 3.5 | 21.9 GB | 55–115 tok/s | |
| Jais 3 32B Jais 3 | 24 GB | 12–24 tok/s | |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1 | 20.7 GB | 56–116 tok/s | |
| EXAONE 4.5 33B EXAONE 4 | 22.3 GB | 13–26 tok/s | |
| Qwen 3 32B Qwen 3 | 22.8 GB | 12–26 tok/s | |
| Aya Expanse 32B Aya Expanse | 21.6 GB | 13–27 tok/s | |
| Olmo 3.1 32B Instruct Olmo 3 | 21.7 GB | 13–27 tok/s | |
| Olmo 3.1 32B Think Olmo 3 | 21.7 GB | 13–27 tok/s |
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与其他 GPU 的速度对比
Llama 3.1 8B，Q4_K_M。估算区间。 计算方法
规格
规格更新于 2026-11-11。
- 显存
- 32 GB GDDR6
- 内存带宽
- 640 GB/s
- 显存位宽
- 256-bit
- 架构
- RDNA 4 Navi 48
- 系列
- Radeon AI PRO
- 整卡功耗
- 150 W
- 发布年份
- 2026
- 计算后端
- ROCM, VULKAN
- 模型可用
- 32 GB
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常见问题
AMD Radeon AI PRO R9600D 能运行本地大模型吗？
可以。它有 32 GB（模型可用 32 GB），在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 139 个模型；最大的是 K2 Horizon MoVA 36B-A4B，约需 25 GB。
AMD Radeon AI PRO R9600D 的 AI 推理速度有多快？
估计它在 Q4_K_M 下运行 Llama 3.1 8B 的速度为 42–87 tok/s。Llama 3.3 70B 放不下：约需 44 GB，而可用只有 32 GB。这些是基于内存带宽的模型估算，并非实测；公式见方法说明页。
32 GB 能运行哪些大模型？
能放下的最佳模型包括：K2 Horizon MoVA 36B-A4B、Qwen 3.6 35B-A3B、Nex-N2.5 mini、Nex-N2 mini、Qwen 3.5 35B-A3B。