不是商单，可以放心看
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兄弟们最近上网应该经常听到codex（略微有点古早）deepseekharness（DSH）或者workbuddy这类词语，或者skill RAG LORA这些词汇，如果么有的话，那该去补课啦，这些东西正在快速重塑我们的生活
自从GPT这枚核弹问世以来，大家以前查百度的习惯估计已经换成去问豆包这类LLM模型了，这类模型的缺点就是只能告诉你怎么做，但不能真的帮你去做，并且偶尔会有流口水现象，像是一个不太稳定的搜索引擎
而现在随着AI agent的问世，已经演变成可以自己操作电脑，给自己装插件的智能体，不需要懂代码，只要对着他“许愿”，他就能给你干活（当然，首先你要有Token），从这个迭代速度还是很快的，也许我们真的离AGI不远了
既然token是需要花钱的，也不可能真的去买十张H200本地跑AI，那有没有那种家用级的，可以装智力不错的模型的，成本不要太贵，比充API划算的显卡呢，有的，他就是今天的主角——瀚铠AI PRO R9700
先看一眼外观，一眼看上去，就如同一眼上去一样，它是一张涡轮卡，比较适合多卡工况，268 × 112 × 40mm的小巧尺寸，双槽厚度，没有花里胡哨的装饰，整体外观可以用“朴素”来形容
供电接口为16PIN，输出接口为4个DP口，没有HDMI。这也符合工作站定位，多屏输出和专业显示设备使用DP接口会更常见一些
再简单过一下过一遍核心规格： 核心代号Navi 48，RDNA 4架构配备4096个流处理器，Boost斌率2920MHz，搭载32GB GDDR6显存，显存位宽256bit，TBP 300W。
欸，这不是9070XT的核心嘛，是的，它本质上就是一张频率功耗稍低32G版本的9070XT
大家都知道大就是好，显存永远不嫌多
对AI来说，显存算是几个核心指标之一。它直接关系到模型能不能跑、跑得爽不爽、能跑多大的模型。
直接进入实测环节
先带大家看一下烤鸡温度，得益于涡轮卡的优势，十分钟烤鸡测试后，核心温度仅有58℃，显存温度76℃，非常凉爽
性能方面本地部署QWEN3.8 27B，IQ4量化，不开MTP与KV量化，上下文128K，显存占用在22G左右，预填充速度约800token/s这个速度还可以
实际体验下来只有冷启动的预填充阶段，需要等的久一点，其他部分都比较满意
如果开启Q8 KV量化+MTP投机解码，速度最高可以暴涨到70token/s
换成MOE之后R9700表现更为惊人，预填充速度一度冲到3000token/s，吐词速度也有90token/s。
应用方面，我用WORKBUDDY做的这个小项目最终花了10分钟，可用性其实还不错，想要完全可用的话也不是不行，无非就是链接下数据库，完善下兼容性规则
不得不说，模型里面的老数据真让人感叹，去年的硬件价格竟然是这样的，让人有种恍如隔世的感觉
当前时间段，32G显存本地跑个小参数的MOE模型，体验就已经非常不错了（MOE是真的快）千问 3.6 35B A3B IQ4 量化版本中
上下文拉满，开启 MTP，预填速度可以来到约2500+ Token/S，吐词速度更是可以来到 140+ Token/S，已经可以解决一些并发的问题了，甚至并发还能把总带宽再撑大一点！
随着时间的继续后移，模型继续变小，32G显存也许真的能够撑起非常不错的本地AI生产力系统
如果你不想网速太慢跟不上时代，现阶段就想本地玩玩AI，那这张与5080售价接近的 R 9700或许就是你的“Dream Card”现阶段性价比非常不错（目前持续涨价中），相对于魔改卡，多了三年官方质保，让人安心不少
AI也许可能是泡沫，但至少现在，算力需求依然很大，存储也看不到降价的势头，想上车的人越来越多，不如趁着这波势头，乘风破浪！
“本文章由 AI 生成，内容仅供参考，请仔细甄别”
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