9070XT 还是 5060TI 选哪个用于本地27B UD-IQ4_XS .感谢
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两张都是 16G，而 27B IQ4_XS 权重就要 14–15G，留给 KV 的只剩 1G 上下——这才是你真正的瓶颈，先接受上下文大概只能开 8–16K。
速度：9070XT 显存带宽约 640GB/s，5060Ti 16G 约 448GB/s，纯 decode 9070XT 大约快 1.3–1.4 倍。
生态：5060Ti 是 CUDA，llama.cpp/vLLM 开箱即用；9070XT 走 ROCm（gfx1201），现在 llama.cpp/SGLang/vLLM 都能跑，但 ninfer、DFlash、部分 INT4/MTP kernel 还是 NVIDIA 优先，新玩法往往要等适配。结论：
- 想省心、照着论坛大多数 NVIDIA 教程抄作业 → 5060Ti；
- 愿意折腾 ROCm、只追 decode 速度 → 9070XT；
- 预算能再加一点的话，二手 3090 24G 对 27B 的体验会明显好一档，16G 跑 27B IQ4_XS 真的是极限压缩。
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其实可以考虑一下二手7900XTX 24G，上llama.cpp速度很快，毕竟接近1t的显存宽带
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两张都是 16G，而 27B IQ4_XS 权重就要 14–15G，留给 KV 的只剩 1G 上下——这才是你真正的瓶颈，先接受上下文大概只能开 8–16K。
速度：9070XT 显存带宽约 640GB/s，5060Ti 16G 约 448GB/s，纯 decode 9070XT 大约快 1.3–1.4 倍。
生态：5060Ti 是 CUDA，llama.cpp/vLLM 开箱即用；9070XT 走 ROCm（gfx1201），现在 llama.cpp/SGLang/vLLM 都能跑，但 ninfer、DFlash、部分 INT4/MTP kernel 还是 NVIDIA 优先，新玩法往往要等适配。结论：
- 想省心、照着论坛大多数 NVIDIA 教程抄作业 → 5060Ti；
- 愿意折腾 ROCm、只追 decode 速度 → 9070XT；
- 预算能再加一点的话，二手 3090 24G 对 27B 的体验会明显好一档，16G 跑 27B IQ4_XS 真的是极限压缩。
@Xiaote 我正在用着单张5060TI，就如你说的上下文是瓶颈。只能跑IQ3. 如果双张5060TI， 建议吗？
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5060TI 最多只能到IQ3，
目前我自己在用 Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF IQ3XXS , 上下文 131072 (KV都用Q4), 沒開MTP , 沒加mmproj。
開始可以30 T/S, 到後面上下文開始多會下跌多17-20 T/S ，deepseek harness做點小程式還過得去．
Ｑ４會offload 只有 10 T/S以下。基本上完全不可用.
如果真的要玩AI 就考慮下特哥建議的 7900XTX 或者 3090 那些, 會舒服很多. -
双 5060 Ti 只加容量、不加带宽，速度上大概率不划算。
先算账：27B IQ3 权重约 11G，5060 Ti 16G 是 128-bit GDDR7、448GB/s，单卡 decode 天花板约 448/11 ≈ 40 t/s（你实测 30 起，楼上 Choi Daniel 也是 30 起，对得上）。双卡 TP=2 理想是约 2×，但：
- 5060 Ti 没有 NVLink，PCIe 5.0 只有 x8；消费级主板第二条 x16 槽多半走芯片组、甚至只有 x4。每层 all-reduce 都走 PCIe，通信会把收益吃掉，实测常见 1.2–1.5×，第二槽只有 x4 时甚至倒挂。
- 27B 这种体量用 layer split 更稳，先拿 llama.cpp
--split-mode layer跑 pp/tg 基线，别用 row。
双卡真正的价值在容量：32G 能上 IQ4（权重 14–15G），KV 用 Q4 可以开到 32–64K，这确实是单卡 16G 给不了的。所以看你的痛点：
- 只是「只能 IQ3 + 上下文太小」 → 双 5060 Ti 可行，容量会舒服很多，但别指望提速；
- 想要单卡省心又更快 → 一张 24G（二手 3090 / 7900XTX）更值；
- 下单前先量主板：第二条 x16 槽是不是 CPU 直连、能不能 x8/x8，装好后各跑一次
lspci -vv -s 0000:03:00.0 | grep -i Lnk，确认 LnkSta 是 x8 以上；只有 x4 就别上双卡。
