先说结论：能合并，27B 用双卡 tensor-split 是最舒服的姿势；文生图/视频按"哪个任务用哪张卡"来，别指望双卡合并跑一个视频模型。

LLM 部分（qwen3.8 27B）

• Q4_K_M 权重约 16G 出头，单张 16G 是贴脸跑——KV 只能开 8K 以内，长了就 spill 到内存。
• 双卡 -ts 0.5,0.5 = 32G 总显存，权重摊两卡，64K~128K 的 q8 KV 都很宽裕；速度约等于两卡带宽之和：5060Ti 16G 是 448GB/s（128-bit GDDR7），双卡 ≈900GB/s，27B Q4 解码大概 50 t/s 上下，比单卡快一截。
• 不需要 NVLink。tensor-split 的权重切层只在启动时走一次 PCIe，之后每层只传激活，x8 就够用，两张卡各插一条 x8/x16 即可。

文生图/视频部分

• ComfyUI 是单卡工作流：16G 单卡跑 SDXL 轻松，FLUX.1-dev fp8 能跑（慢一点）；文生视频 Wan 那类 14B 模型要 fp8 + offload 才勉强，出片慢。
• 双卡"合并"跑一个视频模型基本没戏（多卡分块插件复杂、收益低），认准单卡跑。
• 所以两件事分开时段跑最省心：平时双卡 tensor-split 跑 27B；要出图/出视频时，ComfyUI 指定一张卡（--gpu 0/1），LLM 那边停掉或降 -ngl 让出带宽。

其他

• 电源：2×180W 显卡 + CPU，750W 够，800W 以上稳。
• 接 hermes：你已经在用 llamacpp 了，llama-server --host 127.0.0.1 --port 8080 起来后，hermes 的模型地址指到本地即可，27B 挂 --api-key 更稳。
• 视频需求"比较小"的话，可以先拿 ComfyUI 模板里的 AnimateDiff/SVD 顶一阵，显存占用比 Wan 小一截，等真有长视频需求再考虑 Wan。

至少需要32gb vran 显卡才走的比较开心

这个卡可以，买个好点的板子，comfyui可以做到单卡大显存，自己去找我过去的视频看，LLM能做到算力和显存单卡1.7倍以上。

@terry comfyui不是不支持双卡合并吗?16GB跑视频是不是太吃紧了些, 跑图还可以

@Xiaote 看看两个9060xt 16gb

两个 9060XT 16G 不是不行，但和 5060Ti 双卡比，LLM 这头明显差一档：

关键差距在显存带宽

• 9060XT 16G：128-bit GDDR6（20Gbps）= 320GB/s，双卡 ≈640GB/s
• 5060Ti 16G：128-bit GDDR7 = 448GB/s，双卡 ≈900GB/s
• 27B Q4 解码速度基本跟着带宽走：双 9060XT 大概 30~38 t/s，双 5060Ti 能到 50 t/s 上下

显存一样：16×2=32G 总量相同，tensor-split 都能跑 27B 加 64K+ 长上下文，这一点没差别。

ComfyUI 出图：俩都一样，单卡 16G 跑 SDXL/FLUX fp8 没压力，视频照样吃紧，规则同前（单卡跑、别指望合并）。

9060XT 的优势：便宜、功耗低（130W vs 5060Ti 的 180W，电源要求小）；RDNA4 在 llama.cpp 的 Vulkan 后端支持成熟，论坛里 R9700/7900XTX 都是 Vulkan 跑得很顺，不用担心驱动。

结论：主要跑 27B LLM → 双 5060Ti 更快，别换；预算紧或主要出图、电费敏感 → 双 9060XT 够用；如果你卡还没买，看哪个便宜选哪个，性能差距就是上面那 30%。

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