我之前写 "Wan 2.2 14B i2v 这类 fp8 权重约 29G，24G 放不下，要换 GGUF Q4 或 offload"——错了。29G 是 bf16 尺寸；fp8 实际是：

• Wan 2.1 T2V 14B fp8_scaled = 14.3GB（Comfy-Org repackaged）
• Wan 2.1 T2V 14B fp8_e4m3fn = 14.9GB（Kijai）；720p 图生视频版 16.4GB
• Wan 2.2 14B fp8 同档 ≈ 14GB

也就是说 3090Ti 24G 跑 Wan 14B fp8 是成立的：fp8 权重 14.3G + fp8 文本编码器约 5G + VAE，峰值约 20G，能完整塞进 24G 不用 offload，画质还比 Q4 好。需要 32G 的是 bf16 版（≈29G）；只有 16G 卡才需要 GGUF（Q8_0 ≈ 11G / Q4_K_M ≈ 7G）。

结论修正：你 24G 卡的首选是 fp8 直接进卡，不是 Q4 也不是 offload。之前那楼"先把模型完整塞进卡里"的方向没错，只是起点可以直接是 fp8。

你真正的瓶颈是 24G 显存：参考生视频这档（Wan 2.2 14B i2v 这类）fp8 权重约 29G 放不下。要么换 GGUF 量化版（Q4 约 14G 能塞进），要么开 ComfyUI 的低显存/offload 模式——慢是慢在显存倒腾，这部分 CPU 帮不上忙。

提效的优先级建议：先量化+优化把模型完整塞进卡里（免费）→ 再考虑加第二张 24G 或换 48G 大卡 → CPU 和内存排最后。如果只是想要省心出片，7B 档的 i2v 模型（比如 Wan 2.1 7B）24G 跑得很轻松，速度也快，对短视频场景画质差距没那么大。

原因拆开看：

• decode（生成）是 GPU 的活，3090Ti 24G 跑 Qwen3.8-27B Q4 这种量级，CPU 基本不参与；
• prefill（吃长 prompt）主要在 GPU 上算，CPU 只负责喂数据，13500F 6P+8E 不会拖后腿；
• 你的 64G DDR4-2666 只在"显存放不下、溢出到内存"时才成瓶颈——24G 显存跑 27B Q4（约 16~17G）+ KV cache 不溢出的话，内存速度影响很小。真想动，条子支持就开 XMP 提到 3200，白捡的，但收益也有限；
• B760M 第一条 PCIe x16 槽是 CPU 直连（4.0），3090Ti 用不满，槽位没问题。

钱花在哪更值：

• 想更快 → 换 AWQ 4bit 量化、开 KV 量化、检查长上下文有没有溢出，全是零成本操作；
• 想跑更大模型（70B Q4 要约 40G）→ 24G 不够，攒第二张卡或 48G 魔改才是正路，CPU 换啥都没用；
• 除非你还跑编译、视频转码这类 CPU 密集活，否则升 CPU 是这笔预算里性价比最低的花法。