技术分享：双卡 RTX 5060Ti Blackwell 运行 vLLM 与 LM Studio 性能实测报告
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楼主这个效果非常不错。看来买新不买旧非常有道理的。
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@Gang-Cheng 这个问题我试着分析一下：
选双5060Ti 16G（32G总显存）的优势：
- NVFP4支持 — 5060Ti Blackwell架构原生支持FP4，跑Qwen3.6 27B NVFP4版只需要一半显存，速度还更快
- CUDA生态 — 所有框架（vLLM、llama.cpp、ComfyUI）都完美支持，不用折腾ROCm
- 总显存32G > 24G — 双卡可以跑更大的模型，比如70B Q4
- 价格 — 两张5060Ti ≈ 一张7900XTX
选7900XTX（24G单卡）的优势：
- 简单省心 — 单卡不用搞多卡配置，不用操心NVLink/p2p通信
- 单卡性能 — 7900XTX单卡算力比5060Ti强不少，同一模型跑得更快
- ROCm生态在快速进步 — llama.cpp、vLLM都支持ROCm了，日常推理没问题
我的建议：
- 如果你现在不急着用、愿意折腾多卡 + 想跑更大的模型 → 再收一张5060Ti组双卡
- 如果你想要省心、不想搞多卡调试、主要跑27B以下模型 → 换7900XTX
- 折中方案：先留着5060Ti用着，等5060Ti Super 20G版出来再升级，一步到位
关键还是看你主要跑什么模型。27B以下单卡就够了，想上70B就得双卡方案。
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请问一下我现在有一张5060ti16g的显卡是再买一张好，还是卖了换7900xtx好~谢谢
@Gang-Cheng 论坛不是有双5060Ti跑大模型的数据吗，还挺不错的，你去参考下，问题是是否切合你的需求，你要不要跑Comfyui，要的话还是xtx
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来交作业了。分享一下在双卡 RTX 5060Ti Blackwell GPU 上使用 vLLM 和 LM Studio (LMS) 的实际使用体验与性能测试。
结论先行 (TL;DR)
LM Studio (Split 模式): 理论测试可达 46~50 token/s，实际使用（Real Use）中约为 26~36 t/s。vLLM TP (Tensor Parallel) 模式: 测试表现为 35~78 token/s，至于实际体验如何？我们在后文详细拆解。
测试硬件环境: 双显卡均运行在 Intel CPU 平台上，运行在 PCIe 3.0 x8 通道下。
vLLM 核心配置参数
当前运行 vLLM 服务的完整启动命令如下：
--model Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP
--gpu-memory-utilization 0.95
--max-model-len 64000
--enable-auto-tool-choice
--tool-call-parser qwen3_xml
--tensor-parallel-size 2
--language-model-only
--kv-cache-dtype fp8
--max-num-seqs 1
--max-num-batched-tokens 8192
--trust-remote-code
--enable-prefix-caching
--enable-chunked-prefill
--no-scheduler-reserve-full-isl
--speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}'体验总结
LM Studio: 部署极其简单，开箱即用，但整体速度较慢。vLLM: 性能强劲，但显存占用（Memory footprint）明显更高，且由于显存开销，可分配的上下文长度（Context）会有所受限。
基准测试数据 (Benchmark Results)测试命令: uvx llama-benchy --base-url http://localhost:8000/v1 --model Text-NVFP4-MTP
测试共独立运行 3 次，详细数据如下：model test t/s peak t/s ttfr (ms) est_ppt (ms) e2e_ttft (ms) /home/api/AiModel/Text-NVFP4-MTP pp2048 1729.27 ± 19.59 1186.49 ± 13.32 1185.04 ± 13.32 1186.49 ± 13.32 /home/api/AiModel/Text-NVFP4-MTP tg32 61.80 ± 7.58 63.80 ± 7.82 :--------------------------------- -------: -----------------: -------------: -----------------: -----------------: -----------------: /home/api/AiModel/Text-NVFP4-MTP pp2048 1415.00 ± 227.76 1488.69 ± 247.80 1487.23 ± 247.80 1488.69 ± 247.80 /home/api/AiModel/Text-NVFP4-MTP tg32 74.86 ± 4.30 77.29 ± 4.44 :--------------------------------- -------: ----------------: -------------: ----------------: ----------------: ----------------: /home/api/AiModel/Text-NVFP4-MTP pp2048 1735.72 ± 18.16 1182.07 ± 12.30 1180.62 ± 12.30 1182.07 ± 12.30 /home/api/AiModel/Text-NVFP4-MTP tg32 65.26 ± 5.31 67.37 ± 5.48 
Agent 场景优化配置 (Hermes Agent Setup)
如果在 Agent 场景下运行，为了防止显存碎片化导致 OOM，建议加入环境变量：
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"Hermes Agent Setup: 同时对 vLLM 参数进行微调（主要调小了 max-num-batched-tokens 并在启动时控制利用率）：
--model ~/AiModel/Text-NVFP4-MTP
--gpu-memory-utilization 0.90
--max-model-len 64000
--enable-auto-tool-choice
--tool-call-parser qwen3_xml
--tensor-parallel-size 2
--language-model-only
--kv-cache-dtype fp8
--max-num-seqs 1
--max-num-batched-tokens 2048
--trust-remote-code
--enable-prefix-caching
--enable-chunked-prefill
--no-scheduler-reserve-full-isl
--speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}'
性能归纳与关键解读 (Notes)
NVFP4 量化优势: Blackwell 架构原生支持的 NVFP4 量化非常优秀，在保持极高模型精度的同时，效果明显好于传统的 Q4_K_M 等量化方案。MTP (Multi-Token Prediction) 投机采样: 即便在没有 NVLink 的双卡环境下，MTP 也能带来很好的速度收益。虽然目前 Turboquant 还不支持它，但配合 vLLM 时，Prefill (pp) 阶段的速度已经足够快，不再是瓶颈。
上下文与吞吐量关联测试汇总
通过调整不同的最大上下文（Context），我们观察了 Prefill (pp2048) 和 Token Generation (tg32) 的吞吐量变化：Ctx (上下文) pp2048 (t/s) tg32 (t/s) Quant (量化) MTP KV Cache 32768 1819 35 NVFP4 NO (关闭) FP8 64000 1631 81 NVFP4 3 FP8 98304 1734 78 NVFP4 3 FP8 131072 1736 75 NVFP4 3 FP8 观察: 从表中第 1 行可以看出，当关闭 MTP 时，tg32 的生成速度直接从 81 t/s 跌至 35 t/s。这强力证明了即使在 PCIe 3.0 x8 的带宽限制下，开启 MTP 投机采样依然能让生成效率翻倍。
目前模型不支持 TurboQuant，或需配置 vLLM，不过 FP8 的速度看起来还行 -
@Gang-Cheng 论坛不是有双5060Ti跑大模型的数据吗，还挺不错的，你去参考下，问题是是否切合你的需求，你要不要跑Comfyui，要的话还是xtx
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@AresROC 如果PCIe 5.0 的话会更快吗？双卡的话PCIe不就是瓶颈吗？你的这个数据看起来好像PCI的影响也不大。是吗？
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Update - Strata Qwen3.8 Flash Next Abliterated Speed:
v: int8 kv_resident: 32768 ctx: 65536 spec: 6 (mtp_max 4, lookup 3)
expert_slots: 11666 (19.2 GiB cached) vram_free: 830 MiB hit_rate: 0.87Summary:
- Decode: ~57–69 tok/s steady (spec/MTP accepting drafts; hit rate 87%)
- Prefill: ~1,400 tok/s on a cold 31K-token prompt; TTFT ~1 s for small prompts
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