RTX 5060 Ti价格跳水12.5%,现在装机正合适?

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5. 继DLSS4之后,在#CES2026#上#英伟达发布DLSS4.5技术#,提升看似挺大的。 据老黄介绍,DLSS4.5可以有效提高游戏的画质,还原游戏中更多的场景细节,另外,针对RTX 50系列的显卡,还独占了一个6×多帧生成的技术,说是能让184FPS的《黑神话:悟空》提升到246FPS,现在就是不知道画面延迟控制的怎么样,如果延迟不高的话,我还真要考虑把40系显卡升级到50系了。#用智搜高效看懂CES2026#

6. 千问3.6的35B模型非常强,体感上强于gemma4的26b量化,由于gemma4 31b的性能优化没做好所以没法有效测试。从gemma4和qwen3.6的量化测试来看,当模型权重能装载到GPU里,那么推理的tokens工作就由CPU来完成了,GPU负载较低,CPU的计算密度极大。同时内存消耗较高。这也就是说GPU,内存,CPU在AI推理时所进行的workload比重是差不多的,那么CPU的性能就决定了在GPU达标以后的推理性能。所以,这可能给我们一个启示,对于本地推理来说,显存才是王道,架构和GPU算法等技术的影响较小。显卡投资只需要上显存,没必要上先进架构。一句话,如果你玩本地大模型,选择显卡的指标只有一个,显存。 孤鸿泽的微博视频

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14. 我觉得我对于2026年的汽车座舱体验发展有点过于乐观了本来以为上了8797,320T的算力,怎么也能爆发一波但是后来才了解到:如果要想座舱的AI算力有很好的表现,至少都得是32B的模型本地运行的基本上都在7B以下所以头部新势力的主流方案——一些简单的控车操作,用7B的小模型当场完成;用户比较复杂的需求,比如一些生成式的内容都上传到云端,用服务器跑32B的模型,然后把结果下发而如果想在本地跑32B的模型,光算力够是不行的,哪怕使用FP8量化,也得吃掉60G左右的内存......偏偏现在内存颗粒都涨价超过60% 了,你让汽车品牌在座舱上塞64G以上的内存,实在是有点肉痛我估计明年行业的主流方向依然是本地7B加上云端32B,8797这个多余出来的算力,可能有很多品牌会拿来做低端的辅助驾驶。

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16. 【2月Steam硬件调查:50系显卡使用率激增,RTX 5070登顶榜首】Steam官方公布了2026年2月份的玩家硬件调查数据。显卡方面,NVIDIA GeForce RTX 5070获得首位。目前显卡榜前五名依次为:RTX 5070(9.42%)、RTX 4060(7.46%)、RTX 5060(6.72%)、RTX 4060 Ti(5.60%)、RTX 3060(4.60%)以及。其中50系的两款显卡使用率激增,5070涨幅高达6.55%。除显卡外,本月内存与操作系统数据同样出现较大波动。32GB内存提升18.91%,占比达到了56.93%,直接超过之前使用率最高的16GB内存。系统上,占比最高的64位Win 11下跌至56.28%(-10.43%),Win 10反而上升到40.25%(+12.46%)。CPU方面,英特尔和AMD的使用占比目前分别为57.04%和42.95%。

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20. 报道称英伟达已经停止生产RTX 5070 Ti显卡[哆啦A梦吃惊] 据外媒报道,多家供应商的消息显示,英伟达即将停止生产RTX 5070 Ti显卡,之后RTX 5080将成为英伟达在产的旗舰16GB显卡,具体停产时间预计在2026年CES展会之后。另外还有消息提到,RTX 5060 Ti 16GB版本的显卡预计也将面临同样的命运,目前它的库存也几乎为零。[震惊] 报道中还提到,由于整个行业的显存供应都在减少,英伟达目前主要专注于制造 RTX 50xx 系列显卡的 8GB 版本。而华硕也明确指出,由于RTX 5070 Ti显卡供应短缺,目前已将其列入停产名单。[思考]

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24. 前面讲的用 6G 显存的 GTX 1660 Ti 跑 Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf 速度能达到 21 t/s ~ 25 t/s 的这个实验(网页链接),有人问是不是用这个机器跑别的模型也可以。首先,并不能因为 35B 的 Qwen3.5-35B-A3B 在这个机器上能跑,所以认为 27B 的 Qwen3.5-27B 肯定也可以。实际上即使 Qwen3.5-9B 跑起来也很慢,只有 6 t/s。这主要是因为 Qwen3.5-35B-A3B 是 MoE 模型,激活参数只有 3B。也就是说,对显存较小机器来说,Qwen3.5-35B-A3B 是 Qwen3.5 系列中最适合的。另外,总参数 30B 激活参数 3B 的 GLM-4.7-Flash-Q4_K_M 也量化到 Q4,同样用 llama.cpp 在这台机器上的速度大约 13 t/s。Qwen3.5 的速度更快可能和它用了混合注意力设计、软件优化更好等因素等有关。所以,不仅在 Qwen3.5 系列中,而是在当前所有模型中,Qwen3.5-35B-A3B 可能都是小显存机器跑大模型的最优解。如果你有类似硬件,想体验一下,但对技术了解不多,可以参考下面的最简化尝试步骤(假设你的操作系统是 Windows):1、下载 llama.cppgithub.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b8352/llama-b8352-bin-win-cuda-12.4-x64.zipgithub.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b8352/cudart-llama-bin-win-cuda-12.4-x64.zip把两个压缩包解开,文件放进同一个目录。假设该目录名字是 llama。2、下载 Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.ggufhuggingface.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf?download=true建议存放在固态硬盘而不是机械硬盘上,这会直接影响接下来加载模型的速度。3、在命令行执行 llama 目录中的 llama-cli:llama-cli -m Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf

25. 自己剪辑和做AI本地算力部署的朋友们,我发现个好东西:INTEL的B70显卡,首先这卡比5080还便宜,并且32G显存巨大,INTEL的视频编解码能力一直很猛,所以作为影视剪辑电脑,这显卡性价比就很高,剪辑性能我们实测是介于5080和5090之间,但价格比5080还便宜不少,显存还大,你说是不是性价比显卡。另外,从本地AI算力部署角度,我们实测了4卡B70,AI运算能力不输4卡4090,但价格和功率低了不少,AI能力很强,并且因为显存大,市面上很多算法和模型都可以部署。我们就准备部署本地AI算力,用AI里抽帧理解我们几PB的原始视频素材,之后就能随意调取为以后AI制作内容所用,这就效率高太多了。并且现在已经有了本地算力的AI视频生成模型,那就不用等在线云端算力了,并且因为B70卡便宜,4卡不够那就16卡,加一起也比4090和5090便宜太多太多了!B70显卡马上就上市了,今天提前测试让我还是很兴奋,想想大量本地算力就爽的很。

26. 2026年新春笔记本电脑推荐,近期需要购买笔记本电脑的同学可以参考! 买轻薄本的预算在六千元以上的同学,如果不着急可以等年后再买; 游戏本年后则没有大更新,依旧是RTX50系显卡的主场,万元以下预算的同学都可以正常买。 最后提前祝大家新春快乐,马到成功!🎆 墨鱼Pro的微博视频

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31. 【华硕天选 7 Pro/ Pro Max系列游戏本】16 英寸 Pro🏷️i7-14650HX + RTX 5060 + 16G + 1T=9999🏷️i7-14650HX + RTX 5060 + 16G + 1T=10999🏷️U7 251HX + RTX 5060 + 16G + 512G = 9399🏷️U7 251HX + RTX 5060 + 16G + 1T = 10299🏷️U7 255HX + RTX 5060 + 16G + 1T = 10699🏷️U7 255HX + RTX 5070 + 16G + 1T = 11999🏷️U9 290HX Plus+ RTX 5060 + 16G + 1T = 11499🏷️U9 290HX Plus + RTX 5070 + 16G + 1T = 12499🏷️U9 290HX Plus + RTX 5060 + 32G + 1T = 13999🏷️U9 290HX Plus + RTX 5070 + 32G + 1T = 14999🏷️R9 9955HX Plus + RTX 5060 + 16G + 1T = 10799🏷️R9 9955HX Plus + RTX 5070 + 16G + 1T = 1199918 英寸Pro Max🏷️R9 9955HX + RTX 5060 + 16G + 1T = 11499🏷️R9 9955HX + RTX 5060 + 32G + 1T = 13499🏷️R9 9955HX + RTX 5070 + 16G + 1T = 12499🏷️R9 9955HX + RTX 5070 + 32G + 1T = 14499🏷️R9 9955HX + RTX 5070 Ti + 32G + 1T = 16499天选 7 Pro 沿用老款天选 6 Pro (网页链接)的模具,屏幕升级到了 2.5K 300Hz,优化了噪音。新增了 18 英寸 Pro Max 版。华硕天选 7 Pro 锐龙华硕天选 7 Pro 酷睿版华硕天选 7 Pro Max

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35. #微博声浪计划##听见微博##英伟达获准对华出售H200芯片# 2025年12月9日,美国批准英伟达向中国出口H200芯片,附加25%销售分成要求,保留对Blackwell等先进架构封锁。H200性能存争议,中国市场反应冷淡,国产AI芯片替代率超40%。政策背后是多方博弈,短期内或缓解算力缺口,但长期将加速国产替代,中美在芯片领域的深层矛盾持续显现。 慧玩先生的微博音频

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41. 【216GB显存的廉价显卡阵列,能否跑得动本地大模型?】最近,一位硬件玩家在社区分享了自己的实验项目:用二手Tesla显卡搭建一套总显存达216GB的本地推理服务器。这些二手数据中心显卡价格低廉,显存容量惊人,但问题来了:这些老旧设备并行起来,真能和现代显卡一较高下吗?这位玩家专门开发了一套GPU服务器基准测试工具,打算用数据说话。他的目标很明确:在800美元预算内找到性价比最优的硬件组合,能够流畅运行200亿参数的开源模型,同时兼顾视频处理和语音识别任务。社区里对此褒贬不一。有人泼冷水说,这些老卡推理速度可能连正常阅读速度都达不到。但也有实践派现身说法:用8张P40跑MiniMax M2.1这类MoE模型,每秒25个token,远超阅读速度,完全可用。真正的瓶颈往往不是显卡本身。一位资深玩家指出,很多人成绩不好是因为平台配置拉垮:双通道内存、普通SSD、孱弱的CPU都会严重拖后腿。他把双路X99平台换成单路EPYC后,推理速度直接翻倍。另一个现实问题是提示词处理速度。如果只是像聊天机器人那样对话,问题不大;但一旦用上Cline这类工具,系统提示动辄15000个token,光等待处理就要好几分钟。这时候老卡的短板就暴露无遗了。散热是个大麻烦。Tesla这类被动散热卡塞满机箱,噪音堪比喷气发动机。这位玩家自己设计了一套高静压风冷散热器,用RP2040微控制器根据负载动态调节风速,还在机架上做了专门的进风通道系统。硬件选型上,P40和P100是目前性价比较高的选择。MI50虽然更便宜、显存更大,但对Windows支持欠佳。欧洲地区这些卡价格偏高,一张P40要500美元左右。有玩家表示,用MoE模型配合纯GPU显存加载,推理效果相当不错,一旦调用CPU内存就会断崖式下降。主板方面,双路X99平台如Supermicro X10DRG-Q在二手市场只要200美元左右,提供充足的PCIe通道避免带宽瓶颈。如果升级到X11主板,IPMI还能自动根据GPU温度调节风扇转速。这个项目进展缓慢,作者坦言是因为日常工作占用了大量精力。但从他展示的散热方案、机架进风系统来看,这是一个工程功底扎实的玩家。他计划整合ik_llama.cpp的NCCL多卡并行测试,让基准更有参考价值。本地大模型推理的门槛正在不断降低,廉价硬件方案的可行性边界在哪里,值得持续关注。www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qni356/216gb_vram_on_the_bench_time_to_see_which/

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51. 华硕天选 7 系列国行配置来了,新增18 英寸🟢天选 7 Pro 酷睿版Ultra 7 251HX + RTX 5060 + 16 英寸2.5K 300HzUltra 9 290HX + RTX 5060/5070 + 16 英寸2.5K 300Hz🟢天选 7 Pro 锐龙版R9 9955HX + RTX 5060/5070 + 16 英寸2.5K 300Hz🟢天选 7 Pro MaxR9 9955HX + RTX 5060/5070/5070 Ti + 18 英寸 2.5K 300Hz

52. 【2026年1月Steam硬件调查:RTX 4060获显卡榜首位】Steam官网公布了2026年1月份的玩家硬件调查数据。显卡方面,NVIDIA GeForce RTX 4060获得首位。两款50系显卡RTX 5070和RTX 5060的排名上升较为明显。目前显卡榜前五名依次为:RTX 4060(4.36%)、RTX 3060(4.28%)、4060 Laptop(3.99%)、RTX 3050(3.03%)以及RTX 5070(2.87%)。处理器方面上,Intel和AMD的占比分别为56.64%和43.34%。操作系统上,当前使用率最高的依旧是64位Windows 11。

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55. 英伟达:此次公告不包含任何新 GPU 相关内容报道说明天英伟达 CES 发布会的游戏部分主要介绍 DLSS 4.5,引入新的动态多帧生成(3x 到 6x),升级到第二代 Transformer 模型,支持RTX 20-50 显卡,但动态 6x 帧生成是 RTX50 独享的。

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79. 英伟达Blackwell架构深度解析:芯片内部的光通信革命

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81. 英伟达Blackwell平台

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