NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 运行本地大模型
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
凭借 48 GB、960 GB/s 带宽，RTX 6000 Ada Generation 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 26–50 tok/s。
The workstation counterpart of the RTX 4090: same AD102 silicon with 48 GB ECC GDDR6, a 300W blower cooler that fits standard towers, and pro drivers. 48 GB runs Llama 3.3 70B at Q4 on a single card — the quietest path to 70B-class models in an office. Typical street price well below launch MSRP since the Blackwell generation arrived.
可在 RTX 6000 Ada Generation 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 | 26–50 tok/s | |
| K2 Horizon MoVA 36B-A4B K2 Horizon | 25 GB | 101–194 tok/s | |
| Qwen 3.6 35B-A3B Qwen 3.6 | 22.1 GB | 153–294 tok/s | |
| Nex-N2.5 mini Nex-N2.5 | 21.9 GB | 107–206 tok/s | |
| Nex-N2 mini Nex-N2 | 21.9 GB | 107–206 tok/s | |
| Qwen 3.5 35B-A3B Qwen 3.5 | 21.9 GB | 107–206 tok/s | |
| Laguna XS 2.1 33B-A3B Poolside Laguna XS 2.1 | 20.7 GB | 108–207 tok/s | |
| Qwen 3 32B Qwen 3 | 22.8 GB | 25–49 tok/s | |
| Aya Expanse 32B Aya Expanse | 21.6 GB | 27–51 tok/s | |
| EXAONE 3.5 32B EXAONE 3.5 | 22.3 GB | 26–50 tok/s | |
| Cogito v1 32B Cogito v1 | 22.3 GB | 26–50 tok/s | |
| Granite 4.0 Small-H 32B-A9B IBM Granite 4.0 | 20.1 GB | 66–126 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 2026-07-21。
- 显存
- 48 GB
- 内存带宽
- 960 GB/s
- 架构
- Ada Lovelace AD102
- 系列
- Pro Workstation
- 整卡功耗
- 300 W
- 发布年份
- 2022
- 首发价格
- $6,799
- 模型可用
- 48 GB
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常见问题
NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 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。
NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 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 83–159 tok/s。Llama 3.3 70B 的估算为 13–26 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。最快的上手方式是 Ollama：ollama run llama3.3:70b。
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