我沒使用過這平台 沒想到有這麼多種GPUs 可以租用
裡面有3090 24G可以測試比較

https://vast.ai/use-cases/ai-image-video-generation

1. 16G→24G 是质变
文生视频模型（LTX、MiniMax H3 的 pruned/FP8 版、CogVideoX 等）是显存大户，16G 经常卡在分辨率/时长上，24G 能上更高分辨率、更长片段、更大 batch。imbiplaza 说的"少过 32G 别浪费钱"指的是 H3 原版；24G 跑 pruned FP8 版（比如 minimax_h3_fl2va_pruned_fp8）是可行的，但 16G 确实基本没戏——这正是你换卡的最大理由。

2. 带宽翻倍
5060Ti 16G 是 128-bit 总线（约 448GB/s），3090Ti 是 384-bit GDDR6X（约 1008GB/s）。视频生成每步都是带宽密集型，带宽翻倍直接反映在 it/s 上。

3. 你那个 INT8 比 BF16 慢，是路径问题，不是格式问题
3070 笔记本上 INT8 跑图反而比 BF16 慢，几乎可以肯定量化没吃到 tensor core（走的是临时转换或 CPU dequant 路径），小显存下 quantize+dequant 的开销大于省下的带宽。3090Ti 是 Ampere，INT8/INT4 tensor core 满血，ComfyUI 里直接用原生 INT8/FP8 权重文件加载就不会出现"量化更慢"。注意：你提到 NVFP4 最快——NVFP4 是 Blackwell 特性，3090Ti 不支持，如果它对你很重要，5060Ti 反而是唯一保留该选项的卡。

4. 值不值
主要瓶颈是"16G 装不下想跑的模型"→ 值，3090Ti 24G 是当前性价比最高的视频生成卡之一。只是嫌慢且模型都跑得动 → 提升有限，先查驱动和量化路径。

一句话：为了跑得动更大更长的模型，值得换；INT8 的提速别指望玄学，把权重加载路径和驱动版本弄对才是关键。

别浪费钱了