AMD台式机 GPU当前在售
AMD Radeon PRO W7900 运行本地大模型
作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:
凭借 48 GB GDDR6、864 GB/s 带宽,PRO W7900 可在 Q4_K_M、8K 上下文下运行目录中的 126 个模型。能放下的最大模型是 Llama 3.3 70B Instruct(约 45.7 GB),首选是 Cosmos 3 Super,速度 15–32 tok/s。
48 GB GDDR6(带 ECC),864 GB/s,295 W。AMD 的 48 GB 工作站显卡;购买前请确认你的操作系统对 ROCm 的支持。
可在 PRO W7900 上运行的模型
Q4_K_M,8K 上下文,可用 48 GB。按质量和速度排序。
| 模型 | 显存 · 标记 = 48 GB | 显存 | 速度 |
|---|---|---|---|
| Cosmos 3 Super Cosmos 3 | 39.4 GB | 15–32 tok/s | |
| K2 Horizon MoVA 36B-A4B K2 Horizon | 25 GB | 61–127 tok/s | |
| Qwen 3.6 35B-A3B Qwen 3.6 | 22.1 GB | 93–192 tok/s | |
| Nex-N2.5 mini Nex-N2.5 | 21.9 GB | 65–134 tok/s | |
| Nex-N2 mini Nex-N2 | 21.9 GB | 65–134 tok/s | |
| Qwen 3.5 35B-A3B Qwen 3.5 | 21.9 GB | 65–134 tok/s | |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1 | 20.7 GB | 65–135 tok/s | |
| Qwen 3 32B Qwen 3 | 22.8 GB | 15–32 tok/s | |
| Aya Expanse 32B Aya Expanse | 21.6 GB | 16–33 tok/s | |
| EXAONE 3.5 32B EXAONE 3.5 | 22.3 GB | 16–32 tok/s | |
| Cogito v1 32B Cogito v1 | 22.3 GB | 16–32 tok/s | |
| Granite 4.0 Small-H 32B-A9B IBM Granite 4.0 | 20.1 GB | 39–82 tok/s |
显示 126 个中的 12 个
购买显卡,或租用同等显存
直接购买显卡,或按小时租用同等显存的 GPU,先试用模型。
购买此硬件 NVIDIA DGX Spark (128GB) — 128 GB VRAM · 150 W board power立即云端部署 RunPod 上的 NVIDIA A40 — 低至 $0.44/小时 · 价格核实于 2026-08
作为亚马逊联盟成员,我们从符合条件的购买中获得收入。云 GPU 链接为推荐链接——我们可能获得佣金,您无需额外付费。
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 2026-10-07。
- 显存
- 48 GB GDDR6
- 内存带宽
- 864 GB/s
- 显存位宽
- 384-bit
- 架构
- RDNA 3 Navi 31
- 系列
- Radeon PRO W7000
- 整卡功耗
- 295 W
- 发布年份
- 2023
- 计算后端
- ROCM, VULKAN
- 模型可用
- 48 GB
最适合48 GB workstation AIROCm
相似 GPU
常见问题
AMD Radeon PRO W7900 能运行本地大模型吗?
可以。它有 48 GB(模型可用 48 GB),在 Q4_K_M、8K 上下文下可运行目录中的 126 个模型;最大的是 Llama 3.3 70B Instruct,约需 45.7 GB。
AMD Radeon PRO W7900 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 50–103 tok/s。Llama 3.3 70B 的估算为 8.0–17 tok/s。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。
48 GB 能运行哪些大模型?
能放下的最佳模型包括:Cosmos 3 Super、K2 Horizon MoVA 36B-A4B、Qwen 3.6 35B-A3B、Nex-N2.5 mini、Nex-N2 mini。