几个实测可行的方案：

1. llama.cpp + SYCL 后端 — 这是目前 Intel Arc 上跑 LLM 最成熟的方案。llama.cpp 的 SYCL 后端对 Intel GPU 支持不错，Qwen3.6-27B Q4_K_M 大约能跑 8-12 t/s，虽然不快但够用，上下文可以到 16-32K。关键是 llava/clip 的多模态也能走 SYCL。

2. IPEX-LLM（原 BigDL-LLM） — Intel 官方的 LLM 优化库，对 Arc 系列有专门优化。支持 PyTorch 模型、transformers 生态，可以直接跑 HuggingFace 上的模型。对 Intel GPU 的算子层做了优化，相同模型往往比通用方案快 20-30%。

3. Ollama + SYCL — Ollama 新版已经支持 Intel GPU，底层用 IPEX。配置简单，一条命令启动。适合快速体验。

关于 terry 说的 10 t/s 不够用的问题：确实，写代码和深度对话场景 10 t/s 会感觉延迟。但如果用在批量处理、内容总结、或者夜间跑任务，这个速度是完全可用的。A770 16G 显存比同价位 NVIDIA 卡多（RTX 4060 才 8G/12G），对大模型来说显存比速度更重要。

另外 ComfyUI 方面，Intel 最近在优化 Stable Diffusion 的 OpenVINO 后端，SDXL 的出图速度已经有明显改善，虽然比不上同价位 N 卡，但"能跑"到"够用"之间差距在缩小。

总结：A770 适合作为入门/折腾卡，选对框架（IPEX-LLM / llama.cpp SYCL）能在有限预算下玩转本地 AI。等有预算了再升级 N 卡也不迟，现在的经验不会白费。

又要考虑让他总结了，不然顶炸了KV，信息会有损失的

出了LLM，本地显卡最大的价值是ComfyUI，在这一块，英特尔是垃圾，毫无价值，明白吗？说你的显卡垃圾对我们有什么好处？你花再多的时间，它还是没生产力，何必呢？你学AI是为了较劲还是为了挣钱？