RTX 5060 Ti 16GB vs RTX 5070：本地大模型运行对比
按 32 GB DDR5-5600 系统内存、Windows 系统且由这块显卡负责显示输出、8k 上下文和 f16 KV 缓存计算。
速度
RTX 5070 的文本生成速度约为 RTX 5060 Ti 16GB 的 1.5 倍（基于 27 个在两者上都能以 Q4_K_M 或最接近的可用量化完全装入显存/内存的模型，取我们估算值的中位数）。
- 参考模型
- Qwen3 14B（Q4_K_M），即以 Q4_K_M 或最接近的可用量化计、两者都能完全装入显存/内存的最大模型
- RTX 5060 Ti 16GB
- 估算 30.3 tok/s（26.7–34.0，校准估算 ±12%）
- RTX 5070
- 估算 45.5 tok/s（40.0–50.9，校准估算 ±12%）
- Qwen3 14B 的提示词处理
- RTX 5060 Ti 16GB：约 1,709 tok/s（1,025–2,392，粗略估算 ±40%）；RTX 5070：约 2,228 tok/s（1,337–3,119，粗略估算 ±40%）
规格对比
| 规格 | RTX 5060 Ti 16GB | RTX 5070 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 显存/内存 | 16 GB | 12 GB | RTX 5060 Ti 16GB 多 4 GB |
| 内存带宽 | 448.0 GB/s | 672.0 GB/s | RTX 5070 是对方的 1.5 倍 |
| FP16 算力 | 23.7 TFLOPS | 30.9 TFLOPS | RTX 5070 是对方的 1.3 倍 |
| 发布年份 | 2025 | 2025 | — |
| 价格 | 市场价 US$569（截至 2026-08-09） | 市场价 US$629（截至 2026-08-09） | — |
| 公开基准测试结果 | 4 条 | 3 条 | — |
判定一览
共 58 个模型，按 Q4_K_M（或最接近的可用量化）和 8k 上下文判定。
- RTX 5060 Ti 16GB运行流畅28 个模型运行良好9 个模型运行较慢11 个模型无法运行10 个模型
- RTX 5070运行流畅27 个模型运行良好8 个模型运行较慢13 个模型无法运行10 个模型
判定说明
- 运行流畅
- 全部载入显卡，且达到 20 tok/s 及以上
- 运行良好
- 全部载入显卡且为 8–20 tok/s；MoE 专家放在系统内存且达到 20 tok/s 及以上；或至少 90% 载入显卡且达到 8 tok/s 及以上
- 运行较慢
- 2–8 tok/s；纯 CPU；载入显卡不足 90%；或 MoE 专家放在系统内存且低于 20 tok/s
- 无法运行
- 内存装不下，或低于 2 tok/s
判定不同的模型
5 个模型在两者上的判定不同。
左右滑动可查看所有列。
| 模型 | RTX 5060 Ti 16GB 判定 | RTX 5060 Ti 16GB 速度 | RTX 5070 判定 | RTX 5070 速度 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20bMXFP4 | 111.6 tok/s8k 估算 104.3 tok/s（83.5–125.2，校准估算 ±20%）实测（1 次，2k 上下文） | 估算 91.6 tok/s64.1–119.1理论估算 ±30% | ||
| Kanana 1.5 15.7B-A3BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 89.1 tok/s71.3–106.9校准估算 ±20% | 运行良好 | 估算 95.9 tok/s67.1–124.7理论估算 ±30% |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 29.6 tok/s26.0–33.1校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 44.4 tok/s39.0–49.7校准估算 ±12% |
| K2-Horizon MoVA 36B-A4BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 30.7 tok/s21.5–39.9理论估算 ±30% | 运行较慢 | 估算 29.0 tok/s20.3–37.7理论估算 ±30% |
| Mistral Small 3.2 24BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 14.8 tok/s11.8–17.7校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 7.1 tok/s5.7–8.5校准估算 ±20% |
两者上的全部模型
左右滑动可查看所有列。
| 模型 | RTX 5060 Ti 16GB 判定 | RTX 5060 Ti 16GB 速度 | RTX 5070 判定 | RTX 5070 速度 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20bMXFP4 | 111.6 tok/s8k 估算 104.3 tok/s（83.5–125.2，校准估算 ±20%）实测（1 次，2k 上下文） | 估算 91.6 tok/s64.1–119.1理论估算 ±30% | ||
| Kanana 1.5 15.7B-A3BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 89.1 tok/s71.3–106.9校准估算 ±20% | 运行良好 | 估算 95.9 tok/s67.1–124.7理论估算 ±30% |
| Qwen3 14BQ4_K_M | 估算 30.3 tok/s26.7–34.0校准估算 ±12% | 估算 45.5 tok/s40.0–50.9校准估算 ±12% | ||
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 29.6 tok/s26.0–33.1校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 44.4 tok/s39.0–49.7校准估算 ±12% |
| HyperCLOVA X SEED Think 14BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 30.8 tok/s21.5–40.0理论估算 ±30% | 运行流畅 | 估算 46.1 tok/s32.3–60.0理论估算 ±30% |
| Phi-4Q4_K_M | 运行流畅 | 估算 29.2 tok/s25.7–32.7校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 43.8 tok/s38.6–49.1校准估算 ±12% |
| Gemma 3 12BQ4_K_M | 估算 40.0 tok/s35.2–44.8校准估算 ±12% | 估算 60.0 tok/s52.8–67.2校准估算 ±12% | ||
| Mellum2.1 12B-A2.5B ThinkingQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 147.7 tok/s118.2–177.2校准估算 ±20% | 运行流畅 | 估算 196.5 tok/s157.2–235.8校准估算 ±20% |
| Gemma 4 12BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 43.2 tok/s38.0–48.4校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 64.8 tok/s57.1–72.6校准估算 ±12% |
| Qwen3.5 9BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 51.1 tok/s45.0–57.2校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 76.6 tok/s67.4–85.8校准估算 ±12% |
| K2-Horizon 7BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 46.1 tok/s40.6–51.7校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 69.2 tok/s60.9–77.5校准估算 ±12% |
| Qwen3 8BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 50.3 tok/s44.2–56.3校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 75.4 tok/s66.4–84.5校准估算 ±12% |
| DeepSeek R1 0528 Qwen3 8BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 50.3 tok/s44.2–56.3校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 75.4 tok/s66.4–84.5校准估算 ±12% |
| DeepSeek R1 Distill Llama 8BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 52.3 tok/s46.0–58.6校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 78.5 tok/s69.1–87.9校准估算 ±12% |
| Kanana 1.5 8BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 52.3 tok/s46.0–58.6校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 78.5 tok/s69.1–87.9校准估算 ±12% |
| Llama 3.1 8BQ4_K_M | 估算 52.3 tok/s46.0–58.6校准估算 ±12% | 估算 78.5 tok/s69.1–87.9校准估算 ±12% | ||
| Gemma 4 E4BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 87.2 tok/s61.0–113.3理论估算 ±30% | 运行流畅 | 估算 123.5 tok/s86.4–160.5理论估算 ±30% |
| Ling-3.0 TinyQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 250.3 tok/s175.2–325.4理论估算 ±30% | 运行流畅 | 估算 318.9 tok/s223.2–414.6理论估算 ±30% |
| Gemma 4 E2BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 158.9 tok/s111.2–206.6理论估算 ±30% | 运行流畅 | 估算 215.2 tok/s150.7–279.8理论估算 ±30% |
| Qwen3.5 4BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 101.2 tok/s89.1–113.4校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 151.8 tok/s133.6–170.0校准估算 ±12% |
| Nanbeige4.2 3BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 51.2 tok/s35.8–66.5理论估算 ±30% | 运行流畅 | 估算 76.8 tok/s53.7–99.8理论估算 ±30% |
| Spark-X2.5 4BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 108.1 tok/s95.1–121.0校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 162.1 tok/s142.6–181.5校准估算 ±12% |
| Llama 3.2 3BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 106.0 tok/s93.2–118.7校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 158.9 tok/s139.9–178.0校准估算 ±12% |
| LFM2.5 2.6BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 173.8 tok/s121.7–226.0理论估算 ±30% | 运行流畅 | 估算 260.7 tok/s182.5–338.9理论估算 ±30% |
| MiniCPM5 2BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 164.0 tok/s144.3–183.7校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 246.0 tok/s216.5–275.5校准估算 ±12% |
| HyperCLOVA X SEED 1.5BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 172.8 tok/s152.0–193.5校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 259.1 tok/s228.0–290.2校准估算 ±12% |
| EXAONE 4.0 1.2BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 238.8 tok/s210.1–267.4校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 358.2 tok/s315.2–401.2校准估算 ±12% |
| Llama 3.2 1BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 290.8 tok/s255.9–325.7校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 436.2 tok/s383.8–488.5校准估算 ±12% |
| MiniCPM5 1BQ4_K_M | 运行流畅 | 估算 351.8 tok/s309.6–394.1校准估算 ±12% | 运行流畅 | 估算 527.8 tok/s464.4–591.1校准估算 ±12% |
| K2-Horizon MoVA 36B-A4BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 30.7 tok/s21.5–39.9理论估算 ±30% | 运行较慢 | 估算 29.0 tok/s20.3–37.7理论估算 ±30% |
| Qwen3.5 35B-A3BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 62.4 tok/s43.7–81.1理论估算 ±30% | 运行良好 | 估算 63.3 tok/s44.3–82.3理论估算 ±30% |
| Qwen3.6 35B-A3BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 69.5 tok/s48.7–90.4理论估算 ±30% | 运行良好 | 估算 68.6 tok/s48.0–89.2理论估算 ±30% |
| MiniCPM-V 4.7 35B-A3BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 74.7 tok/s52.3–97.1理论估算 ±30% | 运行良好 | 估算 72.5 tok/s50.7–94.2理论估算 ±30% |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 50.8 tok/s35.6–66.0理论估算 ±30% | 运行良好 | 估算 47.5 tok/s33.3–61.8理论估算 ±30% |
| Qwen3 30B-A3B (2507)Q4_K_M | 估算 57.7 tok/s40.4–75.1理论估算 ±30% | 估算 50.5 tok/s35.3–65.6理论估算 ±30% | ||
| Gemma 4 26B-A4BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 59.2 tok/s41.4–76.9理论估算 ±30% | 运行良好 | 估算 53.6 tok/s37.5–69.7理论估算 ±30% |
| Mistral Small 3.2 24BQ4_K_M | 运行良好 | 估算 14.8 tok/s11.8–17.7校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 7.1 tok/s5.7–8.5校准估算 ±20% |
| EXAONE 4.5 33BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 5.6 tok/s4.5–6.7校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 4.1 tok/s3.2–4.9校准估算 ±20% |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 32BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 4.5 tok/s3.6–5.4校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 3.4 tok/s2.7–4.0校准估算 ±20% |
| Qwen3 32BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 4.5 tok/s3.6–5.5校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 3.4 tok/s2.7–4.1校准估算 ±20% |
| EXAONE 4.0 32BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 6.1 tok/s4.9–7.4校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 4.3 tok/s3.5–5.2校准估算 ±20% |
| Gemma 4 31BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 7.0 tok/s5.6–8.4校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 4.7 tok/s3.8–5.7校准估算 ±20% |
| Muse Glimmer 30BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 9.5 tok/s7.6–11.4校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 5.8 tok/s4.7–7.0校准估算 ±20% |
| Granite 4.2 30BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 5.8 tok/s4.7–7.0校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 4.0 tok/s3.2–4.9校准估算 ±20% |
| Qwen3.5 27BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 8.9 tok/s7.1–10.7校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 5.6 tok/s4.5–6.7校准估算 ±20% |
| Qwen3.6 27BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 9.5 tok/s7.6–11.4校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 5.8 tok/s4.6–6.9校准估算 ±20% |
| Qwen3.8 27BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 8.4 tok/s6.7–10.0校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 5.3 tok/s4.3–6.4校准估算 ±20% |
| Gemma 3 27BQ4_K_M | 运行较慢 | 估算 9.7 tok/s7.8–11.7校准估算 ±20% | 运行较慢 | 估算 5.8 tok/s4.7–7.0校准估算 ±20% |
| GLM-5.3 FlashQ4_K_M | 无法运行 | — | 无法运行 | — |
| DeepSeek V4 Flash 0731MXFP4 | 无法运行 | — | 无法运行 | — |
| Solar Open 2 250BIQ4_XS | 无法运行 | — | 无法运行 | — |
| Ling-3.0 FlashQ4_K_M | 无法运行 | — | 无法运行 | — |
| Qwen3.5 122B-A10BQ4_K_M | 无法运行 | — | 无法运行 | — |
| Laguna S 2.1Q4_K_M | 无法运行 | — | 无法运行 | — |
| gpt-oss-120bMXFP4 | — | — | ||
| Solar Open 100BQ4_K_M | 无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行较慢 | 估算 18.7 tok/s13.1–24.4理论估算 ±30% | 无法运行 | — |
| Kolibri 1Q4_K_M | 无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行良好 | 估算 63.3 tok/s44.3–82.3理论估算 ±30% | 无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行良好 | 估算 69.7 tok/s48.8–90.6理论估算 ±30% |
| Llama 3.3 70BQ4_K_M | 无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行较慢 | 估算 2.5 tok/s2.0–3.1校准估算 ±20% | 无法运行改用 Q2_K（质量损失大）：运行较慢 | 估算 2.1 tok/s1.7–2.6校准估算 ±20% |
带思考模式的模型会额外花 token 来思考，所以速度门槛按 1.5 倍从严设定（30 / 12 / 3 tok/s）。关闭思考模式后，判定可能会高一级。
公开基准测试
RTX 5060 Ti 16GB 的实测结果
| 模型 | 量化 | 后端 | 上下文 | 提示词处理（tok/s） | 生成（tok/s） | 运行参数 | 来源 | 测量日期 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| llama-2-7b | Q4_0 | llama.cpp | 512 | 3,737.0 | 90.9 | — | github.com | 2025-08-02 |
| gpt-oss-20b | MXFP4 | llama.cpp | 2k | 3,821.0 | 111.6 | — | github.com | 2025-08-20 |
| Qwen3.8 27B | UD-IQ4_XS | llama.cpp | 8k | — | 27.6 | KV q8_0 | github.com | 2026-10-11 |
| Qwen3 8B | Q4_K_XL | llama.cpp | 4k | 2,965.0 | 69.2 | CUDA | hardware-corner.net | 2025-12-09 |
RTX 5070 的实测结果
| 模型 | 量化 | 后端 | 上下文 | 提示词处理（tok/s） | 生成（tok/s） | 运行参数 | 来源 | 测量日期 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| llama-2-7b | Q4_0 | llama.cpp | 512 | 5,185.0 | 127.5 | — | github.com | 2025-08-20 |
| Qwen3.5 9B | Q8_0 | llama.cpp | 32k | 3,001.0 | 67.3 | — | localmaxxing.com | 2026-09-10 |
| Qwen3 8B | Q4_K_XL | llama.cpp | 4k | 3,488.0 | 85.8 | CUDA | hardware-corner.net | 2025-12-09 |
我们用于校准的公开基准测试。它们的测试条件（上下文、后端、运行参数）可能与上方的估算不同。
常见问题
运行本地大模型时，RTX 5060 Ti 16GB 和 RTX 5070 哪个更快？
RTX 5070 的文本生成速度约为 RTX 5060 Ti 16GB 的 1.5 倍（基于 27 个在两者上都能以 Q4_K_M 或最接近的可用量化完全装入显存/内存的模型，取我们估算值的中位数）。Qwen3 14B Q4_K_M 的速度：RTX 5060 Ti 16GB 估算 30.3 tok/s（26.7–34.0，校准估算 ±12%）；RTX 5070 估算 45.5 tok/s（40.0–50.9，校准估算 ±12%）。
两者各自能完全装入显存/内存的最大模型是什么？
RTX 5060 Ti 16GB 能把 Muse Glimmer 30B IQ4_XS（15.44 GB 文件）完整装入 16 GB，估算 20.2 tok/s（17.7–22.6，校准估算 ±12%）。 RTX 5070 能把 Kanana 1.5 15.7B-A3B IQ4_XS（8.71 GB 文件）完整装入 12 GB，估算 130.8 tok/s（104.6–157.0，校准估算 ±20%）。
两者上各有多少本地大模型能运行良好？
以 Q4_K_M、8k 上下文计，在 58 个已收录的模型中，RTX 5060 Ti 16GB：运行流畅 28 个、运行良好 9 个、运行较慢 11 个、无法运行 10 个；RTX 5070：运行流畅 27 个、运行良好 8 个、运行较慢 13 个、无法运行 10 个。有 5 个模型的判定不同。
速度是根据内存带宽得出的估算值，并用公开基准测试结果校准，每个数值都附有误差范围和可信度标签。实际结果会因驱动、后端、上下文长度和散热情况而有所不同。