Oblicz TPS modelu Radeon AI PRO R9700 na lokalnych modelach AI
Każdy model w naszym katalogu oceniany według tej karty przy długości kontekstu i minimalnej jakości, którą wybierzesz. Prędkość jest szacunkowa dla pojedynczego żądania, obliczona na podstawie przepustowości pamięci tej karty i rozmiaru każdego modelu po skompresowaniu..
Obliczone dla tej karty
679 modele w naszym katalogu razem
Największy model, który obsługuje
Phi-3.5-MoE
60.8B · Q3_K_M · 52.5 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
213 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a Radeon AI PRO R9700?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Więcej kontekstu oznacza więcej VRAM dla pamięci rozmowy. Szybkość dotyczy świeżej rozmowy i nie zmienia się przy tym ustawieniu..
Ukrywa modele, które można by zmieścić tylko przez skompresowanie poniżej tego punktu.
513 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
213
tok/s
128–341 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
197
tok/s
118–315 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
194
tok/s
116–310 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
194
tok/s
116–310 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
194
tok/s
116–310 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
194
tok/s
116–310 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
177
tok/s
106–284 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
177
tok/s
106–284 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
177
tok/s
106–284 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
177
tok/s
106–284 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
173
tok/s
104–277 · niska pewność |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
171
tok/s
102–273 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
164
tok/s
98–262 · niska pewność |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..
Na nagranie
Radeon AI PRO R9700 Pełna specyfikacja
Wszystko w bazie danych dla tej karty, uporządkowane według tego, jak bardzo wpływa na uruchamianie modelu językowego, a nie według tego, jak lista specyfikacji by to opisała. MEMORY jest na pierwszym miejscu, ponieważ decyduje o wyniku; reszta to CONTEXT..
VRAM
Dwie specyfikacje decydują, co ta KARTA może uruchomić i jak szybko. Pojemność określa, które modele mieszczą się w GPU VRAM; przepustowość określa, ile tokenów na sekundę generują, gdy już ją uruchomią.
- Rozmiar pamięci
- 32 GB
- Pasmo pamięci
- 645 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR6
- Szerokość magistrali pamięci
- 256 bit
- Zegar pamięci
- 2.52 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- Navi 48
- Architektura
- RDNA 4.0
- Generacja
- Radeon Pro Navi(Navi IV Series)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 4 nm
- Transistory
- 53.9 billion
- Gęstość tranzystorów
- 151,000 K/mm²
- Rozmiar die
- 357 mm²
- Pakiet
- Monolithic
- Wydane
- 23 July 2025
Częstotliwości zegara
Jak szybko działa procesor. Warto znacznie mniej tutaj niż w testach wydajności gier: generowanie tekstu jest ograniczone przez przepustowość pamięci, więc wyższa częstotliwość ledwo wpływa na rezultat.
- Zegar bazowy
- 1.66 GHz
- Zegar zwiększający
- 2.92 GHz
Jednostki przetwarzania
Co zawiera chip. Te elementy napędzają wydajność grafiki i mają znaczenie głównie dla przetwarzania długiego promptu, a nie dla generowania odpowiedzi.
- Jednostki cieniujące
- 4,096
- Jednostki mapowania tekstur
- 256
- Jednostki wyjściowe.Render
- 128
- Rdzenie śledzenia promieni
- 64
- pamięć podręczna L2
- 8 MB
Wydajność teoretyczna
Szczytowe współczynniki arytmetyczne opublikowane dla karty. Są to limity, które żadne rzeczywiste obciążenie nie osiąga, a generowanie tekstu osiąga jedynie małą ich część, ponieważ jest ograniczone przez VRAM, a nie arytmetykę.
- Pół precyzja (FP16)
- 95.7 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 47.8 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 1.5 TFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 374 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 748 GTexel/s
Płyta
Co jest potrzebne do fizycznej instalacji i zasilania karty — praktyczne ograniczenia, które decydują, czy pasuje do maszyny, którą już posiadasz.
- Pobór mocy (TDP)
- 300 W
- Zalecany zasilacz
- 700 W
- Złącza zasilające
- 1x 16-pin
- Interfejs magistrali
- PCIe 5.0 x16
- Szerokość slotu
- Dual-slot
- Wymiary
- 267 mm × 40 mm
- Wyświetl wyniki
- 1x HDMI 2.1b, 3x DisplayPort 2.1a
Wsparcie oprogramowania
Jakie interfejsy graficzne i obliczeniowe obsługuje karta. Możliwość obliczeniowa CUDA ma znaczenie dla wnioskowania: poniżej 7.0 nie ma rdzeni tensorowych, a nowoczesne oprogramowanie do wnioskowania wraca do wolniejszych ścieżek kodu.
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 2.2
- Model cieniowania
- 6.8
Oferty
Gdzie kupić GPU Radeon AI PRO R9700
Żaden dostawca obecnie nie wymienia tej karty. Oferty pochodzą od dostawców, którzy publikują je tutaj bezpośrednio. — przejrzyj katalog dostawców zobaczyć, kto sprzedaje co.
Co oznaczają liczby
Co oznacza subsystém pamięci dla AI
VRAM
32 GB
Szerokość pasma
645 GB/s
Największy model
Phi-3.5-MoE
Radeon AI PRO R9700 nosi 32 GB z GDDR6. To pokrywa modele średniej wielkości, które wiele osób faktycznie uruchamia. Gdy czas działania i sterownik zarezerwują swoją przestrzeń roboczą, mniej więcej tyle zostaje: 28.8 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 645 GB/s przez magistralę 256 bity. To jest liczba rządząca prędkością generacji — arytmetyka na bajt odczytany jest na tyle mała, że to magistrala, a nie rdzenie, jest na co wszystko czeka.
Przepustowość to zegar razy szerokość magistrali, a ta KARTA zegaruje swoją pamięć na 2.52 GHz. Poszerzenie magistrali i podniesienie zegara to dwa dźwignie, które ma producent, dlatego karta z nie wybitnymi rdzeniami może nadal generować szybko.
Największą rzeczą, jaką ma, jest Phi-3.5-MoE, 60.8B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 52.5 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
Radeon AI PRO R9700 jest zbudowany na procesorze graficznym Navi 48, używając architektury RDNA 4.0 z AMD, jako część generacji Radeon Pro Navi(Navi IV Series).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 4 nm, z kostką o wymiarach 357 mm², trzymanie 53.9 billion Transistory. Mniejszy proces zazwyczaj oznacza lepszą wydajność przy tej samej mocy, chociaż w przypadku modeli językowych ma to znacznie mniejsze znaczenie niż subsystem pamięci.
Został wydany w July 2025, szacunkowo 1.0243343830954 lata temu. Wsparcie oprogramowania do wnioskowania zazwyczaj podąża za sprzętem z opóźnieniem roku lub dwóch, więc karta tego wieku zazwyczaj ma dostępne dojrzałe, dobrze zoptymalizowane ścieżki kodu.
Wydajność obliczeniowa i dlaczego ma mniejsze znaczenie, niż się wydaje
FP16
95.7 TFLOPS
FP64
1.5 TFLOPS
Na papierze Radeon AI PRO R9700 osiąga 95.7 TFLOPS przy półprecyzji, i 47.8 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. To są wartości szczytowe, żaden rzeczywisty obciążenie ich nie utrzymuje, a generowanie tekstu osiąga tylko małą część z nich — dekodowanie jest ograniczone przez pamięć, a nie przez arytmetykę, co jest powodem, dla którego karta może wyglądać na niezwykle potężną tutaj i nadal produkować tokeny w zwykłym tempie.
Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 1.5 TFLOPS. Nie ma to wpływu na uruchamianie modelu językowego — żadna sesja inferencyjna tego nie używa — ale oddziela części datacenter od konsumenckich, ponieważ te drugie celowo to ograniczają.
Zegary działają od podstawy 1.66 GHz do zwiększenia 2.92 GHz. Warto tu znacznie mniej niż na benchmarkach gier: podnoszenie szybkości zegara poprawia arytmetykę, a arytmetyka nie jest tym, na co czeka generacja.
Pamięć podręczna i jednostki przetwarzające
wspierany przez pamięć podręczną L2 8 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, która w przeciwnym razie uderzyłaby w główną magistralę, która jest jednym miejscem na tej stronie, gdzie liczba inna niż przepustowość cicho wpływa na szybkość generacji — duża L2 pozwala większej części zbioru roboczego pozostać blisko rdzeni.
Są 4,096 Jednostki cieniujące, 256 Jednostki mapowania tekstur, i 128 Jednostki wyjściowe.Render. Te napędy obsługują obciążenia graficzne i przyczyniają się do przetwarzania zapytań, ale pozostają bezczynne przez dużą część czasu, gdy model generuje odpowiedź.
Moc, rozmiar i instalacja
Pobór mocy
300 W
Radeon AI PRO R9700 jest oceniane na 300 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 700 W. Uruchamianie modelu językowego zajmuje kartę w krótkich momentach zamiast ciągłego — intensywnie korzysta podczas generowania i jest w uśpieniu między zapytaniami — więc utrzymane obciążenie w ciągu roboczego dnia jest zazwyczaj znacznie poniżej nominalnej wartości.
Płyta zajmuje dual-slot, pomiarowania 267 mm długi, i potrzebuje 1x 16-pin. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.
Łączy się przez PCIe 5.0 x16. Interfejs reguluje, jak szybko model jest ładowany z dysku do karty, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc węższe połączenie kosztuje kilka sekund na starcie i nic później.
Ekstremy
Największe modele AI, które działają na a Radeon AI PRO R9700
Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..
Najszybsze modele AI na a Radeon AI PRO R9700
Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..
Krok po kroku
Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Radeon AI PRO R9700
Nie musisz niczego obliczać ręcznie — kalkulator gputps.com na tej stronie już obliczył to dla każdego modelu, który ta karta może pomieścić. Odczytanie odpowiedzi zajmuje sześć kroków..
-
01
Znajdź model w tabeli
Tabela zawiera 513 modele, które obsługuje karta. Pole wyszukiwania przyjmuje nazwę lub rozmiar, taki jak 27b, który odpowiada liczbie parametrów.
-
02
Dopasuj kontekst do swojej pracy
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 32 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.
-
03
Ustaw minimalną jakość, jeśli jest potrzebna.
Domyślnie tabela wybiera najmniej skompresowaną kopię, która się zmieści. Ustawienie minimum usuwa modele, które kwalifikują się tylko dzięki dużej kompresji.
-
04
Przeczytaj prędkość i zasięg
Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 213 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.
-
05
Sprawdź kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem
Tight oznacza, że działa dzisiaj; comfortable oznacza, że nadal działa, gdy rozmowa się rozwija. Porównaj, co każdy model potrzebuje w porównaniu z dostępnym. 32 GB.
-
06
Sprawdź w innych urządzeniach.
Śledzenie modelu na jego stronie pokazuje cały sprzęt, który może go uruchomić, więc możesz zobaczyć, jak wypada w porównaniu do Radeon AI PRO R9700.
Odpowiedzi
Radeon AI PRO R9700 — częste pytania
Radeon AI PRO R9700— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Jego pamięć komfortowo obsługuje średniej wielkości modele, które większość ludzi uruchamia lokalnie, a jego przepustowość zapewnia użyteczne, choć niezbyt spektakularne, prędkości generacji. W sumie uruchamia 513 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
Radeon AI PRO R9700— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Przekroczenie karty 32 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.
Czy dwa Radeon AI PRO R9700 karty będą dwa razy szybsze?
Pojemność dodaje, wydajność nie. Dwie z nich dają ci 64 GB który pozwala na utrzymanie modeli, których żaden z nich nie mógłby utrzymać samodzielnie, ale generacja nie dzieli się w ten sposób. Te dane opisują jedną KARTĘ.
Radeon AI PRO R9700— które modele AI może uruchomić?
513 z 679 modele językowe open-weight, które śledzimy, mieszczą się na tej karcie i mogą być uruchamiane lokalnie. Tabela na tej stronie zawiera każdy z nich, z wymaganą pamięcią, poziomem kwantyzacji oraz szacowaną prędkością generacji.
Radeon AI PRO R9700— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Phi-3.5-MoE w 60.8B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 52.5 tokenów na sekundę i potrzebuje około 27.2 GB pamięci karty.
Radeon AI PRO R9700— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 213 tokenów na sekundę, podczas gdy większe modele działają proporcjonalnie wolniej, ponieważ każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci za każdym razem. Prędkości są szacunkami dla jednej rozmowy na raz.
Radeon AI PRO R9700— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa Multi-Token Prediction 7B w Q8_0, używając około 7.9 GB pamięci i generowanie około 31.8 tokeny na sekundę
Radeon AI PRO R9700— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 73.9 tokeny na sekundę
Radeon AI PRO R9700— czy może działać 30B modele?
Tak. Na przykład działa ERNIE-4.5-VL-28B-A3B w Q6_K, używając około 22.7 GB pamięci i generowanie około 61.4 tokeny na sekundę
Radeon AI PRO R9700— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 32 GB z GDDR6. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 28.8 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
Radeon AI PRO R9700— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 645 GB/s przez magistralę 256 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.
Radeon AI PRO R9700— Jakiego typu pamięci używa?
Używa GDDR6 prędkość zegara na 2.52 GHz. Typy HBM znajdują się na akceleratorach w centrum danych i mają znacznie większą przepustowość niż GDDR używane na kartach stacjonarnych, dlatego generują tokeny znacznie szybciej przy tej samej pojemności.
Radeon AI PRO R9700— kto to robi?
To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 4 nm.
Radeon AI PRO R9700— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w July 2025.
Radeon AI PRO R9700— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 300 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 700 W. Generowanie tekstu bardzo obciąża w krótkich szczytach i idle'uje między żądaniami, więc średnie zużycie podczas sesji roboczej jest zazwyczaj znacznie poniżej określonej wartości.
Radeon AI PRO R9700— ile pamięci podręcznej ma?
i pamięć podręczna L2 jest 8 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, który w przeciwnym razie dotarłby do głównej magistrali, więc większy L2 daje skromny wzrost prędkości generacji ponad to, co przewiduje sama szerokość pasma.
Radeon AI PRO R9700— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 95.7 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 47.8 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. Są to najwyższe sufity arytmetyczne, a nie osiągalne stawki, a generacja tekstu osiąga tylko małą część z nich, ponieważ jest ograniczona przez przepustowość pamięci.
Radeon AI PRO R9700— czy obsługuje CUDA?
Nie. CUDA jest tylko dla NVIDIA, a to jest karta od AMD. Uruchamia modele językowe przez ROCm, Vulkan lub Metal w zależności od oprogramowania, które są mniej dojrzałe niż ścieżka CUDA — nasze oszacowania uwzględniają karę za to.
Radeon AI PRO R9700— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 5.0 x16. To reguluje, jak szybko model jest ładowany na kartę, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc kosztuje kilka sekund podczas uruchamiania i nic podczas generacji.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od sprzętu. Jeśli już wiesz, jaki model chcesz i potrzebujesz wiedzieć, co jest potrzebne do jego uruchomienia, Zacznij od modelu zamiast.