新手入坑 R9700 真的行嗎？

rolex lo

如題
小弟有一部mini PC 連底座PCI 5.0, 285H 64GB Arc 140T.
想試做一個小型工作試驗機，目的是想行Qwen 27B 做Hermes 大腦

做了些功課，R9700 32GB 是唯一性格比高
但效能不怎麼好🫠 想問一下R9700 和 7090XTX 差很遠嗎性能上？除了vram外
兩萬內好像也沒有更好選擇....有32GB.vram..

目前有裝Hermes, 嘗試用內置140T 行 9B model，可以說是基本，有大概8至14 token /s
但問題長便要等3至7分鐘，甚至更長時間。

感覺玩了一下，我的工作真的對AI有需求，所以準備入坑🫠，
（不是製圖/製片，但需要長上下文，coding, reasoning, 邏輯類型）

求問各位經驗豐富的哥們

kop wang

如果是不考虑多媒体，只看纯LLM的话，R9700唯一的问题就是速度一般。尤其是prefill速度（输入）。
如果是Agent工具用的比较多，那R9700的首token输出延时就比较严重。

lxbs

看运行环境。
如果主要是跑推理模型驱动Hermes的话，R9700应该很轻松胜任。我的9700要到8月才能运到。
不过我用16G的rtx A5000，跑qwen3 14b 和gpt oss 20b 这两个模型来本地驱动Hermes，除了慢一点傻一点外，似乎没什么大问题

rolex lo

@kop-wang 看了很多測試，R9700真的很一般，但好像沒有更好選擇
1萬1 也不怎麼好。但加到兩萬也沒有好選擇🥲

kos or

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kop wang

@rolex-lo 是的，localLLM的甜点区（高显存带宽的32GB卡）原本是5090的位置，但现在他已经上天了。
5090目前的价格比rtx pro 5000还要贵，我就很难理解……

如果想爽跑LLM，显存带宽1T以上是基本要求，才会在不过分降低模型精度，稍大的上下文的前提下，有一个比较漂亮的prefill数据。在Agent工具流行的现在，系统提示词超过20k很轻松，prefill过慢会导致等待时间太长。

566656661

來自Reddit這個帖子

這個是2張R9700的配置, vllm-openai-rocm 配合FP8

| Model       | Test          | Tokens/sec      | Peak Tokens/sec | TTFR (ms)       | Est PPT (ms)    | E2E TTFT (ms)   |
|:------------|--------------:|----------------:|----------------:|----------------:|----------------:|----------------:|
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d4096 | 2508.92 ± 11.57 | —               | 2529.74 ± 11.19 | 2449.58 ± 11.19 | 2529.74 ± 11.19 |
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d4096   | 72.94 ± 0.55    | 75.30 ± 0.57    | —               | —               | —               |
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d8132 | 2402.38 ± 1.13  | —               | 4318.05 ± 1.99  | 4237.88 ± 1.99  | 4318.05 ± 1.99  |
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d8132   | 63.52 ± 3.35    | 65.58 ± 3.46    | —               | —               | —               |
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d16000| 2197.86 ± 7.44  | —               | 8292.49 ± 28.04 | 8212.32 ± 28.04 | 8293.70 ± 28.04 |
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d16000  | 53.45 ± 2.63    | 55.18 ± 2.71    | —               | —               | —               |
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d30000| 1899.63 ± 1.41  | —               | 16951.73 ± 13.21| 16871.56 ± 13.21| 16952.54 ± 14.22|
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d30000  | 53.23 ± 0.16    | 54.95 ± 0.17    | —               | —               | —               |
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d60000| 1459.41 ± 0.62  | —               | 42596.49 ± 18.16| 42516.32 ± 18.16| 42598.65 ± 18.72|
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d60000  | 40.35 ± 0.04    | 41.66 ± 0.04    | —               | —               | —               |
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d90000| 1181.78 ± 0.27  | —               | 77970.53 ± 16.71| 77890.36 ± 16.71| 77970.53 ± 16.71|
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d90000  | 28.89 ± 0.07    | 30.33 ± 0.47    | —               | —               | —               |
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d120000| 991.43 ± 0.47  | —               | 123185.76 ± 58.07| 123103.97 ± 58.07| 123187.93 ± 60.50|
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d120000 | 25.20 ± 1.44    | 26.67 ± 0.94    | —               | —               | —               |
| Qwen3.6-27B | pp2048 @ d150000| 854.21 ± 0.17  | —               | 178081.59 ± 36.01| 177999.80 ± 36.01| 178088.15 ± 32.55|
| Qwen3.6-27B | tg32 @ d150000 | 21.86 ± 1.19    | 24.33 ± 0.94    | —               | —               | —               |

運行參數

 --model /app/models

--served-model-name Qwen3.6-27B-FP8

--host 192.168.1.224

--port 5678

--tool-call-parser qwen3_coder

--enable-auto-tool-choice

--reasoning-parser qwen3

--language-model-only

--tensor-parallel-size 2

--max-num-seqs 4

--max-model-len 200k

--dtype auto

--gpu-memory-utilization 0.95

--attention-config.backend TRITON_ATTN

--quantization fp8

--enable-chunked-prefill

--enable-prefix-caching

--override-generation-config '{"temperature":0.6, "top_p":0.95, "top_k":20, "presence_penalty": 0.0 , "repetition_penalty":1.0}'

--speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}'

就這個而言, 單卡估計要把上下文長度砍半變100K了, 然後TTFT如未意外應該也會大降

估計要玩還是玩llama.cpp + Vulkan了

rolex lo

@kos-or 事實，比5060Ti好介乎5070 。看來買了真的要跟哥們調了。

rolex lo

@566656661 我目標都只是100K 🥲 沒貨了
機型所限沒法上雙卡。想過兩張7900 XTX 才2萬內 960GB 頻寬，好像總比兩張R9700來得化算。
但單卡就是沒有2萬內比R9700快

還是謝過大哥，抄來的數據，很有用。

現時小弟都是用wsl + lm studio...如果入手r9700 看似要全部搬到ubuntu....

rolex lo

@kop-wang 有想過直上mbp 16 m5 max 算....
但看過測試數據，還是很普通....

566656661

@rolex-lo

可以這樣說, AMD在原生的Linux内核會比WSL 2來得好, 畢竟WSL 2再怎麽貼近Linux 内核, 它的本質還是Hyper V, 不多不少都會有影響

566656661

剛找到一個Vulkan的數據

$: llama-bench-vulkan   -m 'Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf' 
WARNING: radv is not a conformant Vulkan implementation, testing use only.
ggml_vulkan: Found 1 Vulkan devices:
ggml_vulkan: 0 = AMD Radeon AI PRO R9700 (RADV GFX1201) (radv) | uma: 0 | fp16: 1 | bf16: 1 | warp size: 64 | shared memory: 65536 | int dot: 1 | matrix cores: KHR_coopmat
| model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
| ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
| qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           pp512 |       1050.13 ± 0.54 |
| qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           tg128 |         31.26 ± 0.01 |

build: 97895129e (8863)

運行參數

llama-server-vulkan   -m '/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf'   --mmproj '/mmproj-BF16(3).gguf'  -np 1 -ngl 99   --temp 0.6   --top-p 0.95   --top-k 20   --min-p 0.00 --presence_penalty 0.00 --jinja  --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking": true}' -ub 2048 -fa 1 --spec-type ngram-mod --spec-ngram-size-n 24 --draft-min 12 --draft-max 48 --host 0.0.0.0   --port 8180

--- Prompt Processing (PPS) Statistics ---
Mean:       549.60 t/s
Median:     519.19 t/s
P95:        936.60 t/s
StdDev:     240.80 (Stability)
Range:    64.18 - 1015.91 t/s

--- Token Generation (Tok/s) Statistics ---
Mean:        28.80 t/s
Median:      28.20 t/s
P95:         45.34 t/s
StdDev:       6.78 (Stability)
Range:    16.49 - 53.63   t/s

Total Tokens Generated: 87840
$:~/Documents/llama_perf$ python3 parse_performance_stats_full.py

== Prompt Processing (PPS) Analysis ==
Effective Avg:     549.60 t/s (Token-Weighted)
Median (P50):      519.19 t/s
Tail (P99):        958.31 t/s
Stability(CV):       43.8% (JITTERY)
Skewness:            0.04 (Symmetric)

== Token Generation (Tok/s) Analysis ==
Effective Avg:    1697.20 t/s (Token-Weighted)
Median (P50):       28.20 t/s
Tail (P99):         51.39 t/s
Stability(CV):       23.5% (JITTERY)
Skewness:            1.40 (Burst Heavy)

看上去至少比vLLM好, 不過真的就只有一點

kos or

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rolex lo

那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說
是否值得？差多嗎？

CS6

@rolex-lo coding 你還是訂 codex 或是 claude code 吧！沒比較貴，目前我 R9700 單卡 coding 體驗很糟

rolex lo

@CS6 工作上要求是邏輯思考工作流程及方式以及方法從而尋找問題當中要配合閱讀日誌和提供script 等等所以上下文比較大需要。

那請問你是用他來寫code嗎？

CS6

@rolex-lo
我是 opencode 搭配 liteLLM 跑 gamma4 / Qwne 3.6 3.7
主力是 codex max ＋ claude code max 200 ，我的工作是移動端全棧開發＋LLM devops
我平常常會把大量的裝置端 log直接喂進去做分析，也會讓AI直接去做E2E測試
還有配合 BDD 做測試與開發

rolex lo

@CS6 果然是大神那r9700對你來說真的雞肋,你cotext 開到多少>?

kos or

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rolex lo

@566656661 看了又看那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說差多嗎？除了價錢外...

抡锤者

新手入坑 R9700 真的行嗎？