對于要搭建一套電腦玩本地 AI 主機(jī)的朋友來講，顯卡的顯存容量決定了可以加載的 AI 模型體積。但目前來看，12GB 以上顯存的主流獨(dú)顯基本上都要幾千元，那么有沒有一種性價(jià)比更高的解決方案，可以同時(shí)滿足高效和支持較大 AI 模型的需求呢？

實(shí)際上，我們在完成一些精度不太高的 AIGC 任務(wù)時(shí)，可以適當(dāng)降低對模型參數(shù)的要求，從而讓顯存較小的獨(dú)顯也能高效處理；而在需要大體積 AI 模型來完成高精度 AIGC 任務(wù)時(shí)，改用可以手動(dòng)分配大顯存的集顯來應(yīng)對。像是 Radeon 780M 這類集顯，就支持最高手動(dòng)分配 16GB 顯存，成本遠(yuǎn)低于 16GB 顯存的高性能獨(dú)顯，因此性價(jià)比方面非常突出。

那么，接下來我們就用技嘉 B850M AORUS PRO WIFI7 電競雕（以下簡稱 B850M 電競雕）主板搭配銳龍 7 8700G（內(nèi)置 Radeon 780M 集顯）+ 64GB 內(nèi)存 + RTX 5060 獨(dú)顯來實(shí)戰(zhàn)測試一下，看看這個(gè)解決方案是否能滿足需求。

集顯配獨(dú)顯更靈活，滿足本地不同模型 AI 加速需求

測試平臺(tái)介紹

主板：技嘉 B850M AORUS PRO WIFI7 電競雕

處理器：銳龍 7 8700G

內(nèi)存：KINGSTON FURY RENEGADE DDR5 6400 32GB×2

顯卡：技嘉 RTX 5060 魔鷹

硬盤：希捷酷玩 540 2TB

電源：技嘉魔鷹 1000PG5

操作系統(tǒng)：Windows 11 專業(yè)版 24H2

銳龍 7 8700G 處理器

銳龍 7 8700G 作為 AM5 平臺(tái)中的 APU 旗艦，擁有桌面平臺(tái)最強(qiáng)的集顯 GPU：Radeon 780M。同時(shí)，由于它的集顯支持手動(dòng)分配超大容量的內(nèi)存來當(dāng)顯存使用，使得它可以在加載本地大體積 AI 模型時(shí)避免 " 爆顯存 "。例如在系統(tǒng)擁有 32GB 甚至更大容量內(nèi)存時(shí)，它就可以分配最多 16GB 內(nèi)存作為顯存，而獨(dú)立顯卡即便是 4000 多元的 RTX 5070，也只有 12GB 顯存，主流 2000 元級的 RTX 5060 更是只有 8GB 顯存，在加載超過這個(gè)容量的本地 AI 模型時(shí)就會(huì)爆顯存，出現(xiàn)計(jì)算效率暴降的問題。而銳龍 7 8700G 的集顯在模型體積低于 16GB 時(shí)都不會(huì)爆顯存，計(jì)算效率明顯高于 CPU 和 " 爆顯存 " 狀態(tài)的獨(dú)顯。因此，如果用戶有加載超過 8GB 本地 AI 模型的需求，1800 元出頭的銳龍 7 8700G 甚至比幾千元的獨(dú)顯更有實(shí)用價(jià)值。

技嘉 B850M AORUS PRO WIFI7 電競雕

主板搭載了 12（SPS 80A）+2（SPS 80A）+2 相供電設(shè)計(jì)，并配備了 Epic VRM 散熱器，提供了 4 倍散熱面積，同時(shí)還配備了高效導(dǎo)熱墊，在一體化 I/O 背板上也設(shè)計(jì)了通風(fēng)孔矩陣，因此可以大幅降低 VRM 電路的工作溫度，讓 VRM 電路在搭載銳龍旗艦處理器滿血輸出時(shí)也能保持更低的溫度。

內(nèi)存部分，主板提供了 4 條內(nèi)存插槽，最高支持 DDR5 8600（OC）高頻內(nèi)存，并且還支持全新的 AI D5 黑科技 2.0 技術(shù)，不但具備經(jīng)典的內(nèi)存高帶寬功能，還可以通過 AI SNATCH 工具實(shí)現(xiàn)一鍵超內(nèi)存，讓普通玩家也能輕松享受免費(fèi)的內(nèi)存性能提升。

擴(kuò)展部分，主板提供了兩條全長 PCIe 插槽，其中第一條支持 PCIe 5.0×16，一條支持 PCIe 4.0×4，對于 MATX 主機(jī)來講完全夠用。此外，第一條 PCIe 插槽還加裝了合金裝甲，提供更好的物理防護(hù)能力和抗干擾能力，而且還支持快易拆，按下按鍵即可輕松拆卸顯卡。

M.2 插槽部分，主板提供了兩個(gè) PCIe 5.0×4，第一條最高支持 25110 規(guī)格，第二條最高支持 22110 規(guī)格，兩個(gè)插槽配備了一體式全覆蓋散熱裝甲，并支持快易拆，拆裝 SSD 和散熱裝甲都完全不需要工具。

接口部分，主板的一體式 I/O 面板上提供了一個(gè) USB-C 3.2 Gen2、兩個(gè) USB-A 3.2 Gen2、四個(gè) USB-A 3.2 Gen1 和 4 個(gè) USB-A 2.0/1.1 接口，同時(shí)還有 WIFI 7 無線網(wǎng)卡和 2.5Gbps 有線網(wǎng)卡，無線網(wǎng)卡搭配了磁吸天線，安裝起來也很方便。此外，經(jīng)典的 Q-Flash 按鍵它也是具備的。

KINGSTON FURY RENEGADE DDR5 6400 32GB×2 套裝

金士頓的 FURY RENEGADE 系列 DDR5 內(nèi)存在玩家中一直保持不錯(cuò)的口碑，這一系列最高有總?cè)萘?96GB 的雙條套裝，頻率最高可支持到 DDR5 8800 規(guī)格。我們本次測試使用的是 DD5 6400 32GB×2（時(shí)序?yàn)?CL32-39-39-80）的套裝，對于有 AI 應(yīng)用需求的玩家來講，更大的內(nèi)存無疑可以提供更大的模型支持，同時(shí)也能保證系統(tǒng)有足夠多的剩余內(nèi)存來加載更多的進(jìn)程、提供流暢的操控體驗(yàn)。FURY RENEGADE 系列還搭載了高效的鋁質(zhì)散熱器，讓內(nèi)存在高負(fù)載工作狀態(tài)下也能保持涼爽的溫度，從而保證其穩(wěn)定性和耐用度。

測試設(shè)置

▲在技嘉 B850M 電競雕 BIOS 中為銳龍 7 8700G 內(nèi)置的 Radeon 780M 集顯手動(dòng)分配 16GB 顯存

▲技嘉 B850M 電競雕可以很好地支持 DDR5 6400 32GB×2 套條

我們用技嘉 B850M 電競雕主板來搭配 DDR5 6400 32GB×2 內(nèi)存套裝，從而使銳龍 7 8700G 可以手動(dòng)分配到最高 16GB 內(nèi)存作為專屬顯存使用。從 AIDA64 測試可以看到，技嘉 B850M 電競雕主板搭配 DDR5 6400 32GB×2 發(fā)揮出了應(yīng)有的性能，在 CL=32 的設(shè)置下，延遲也壓到了 63.7ns，表現(xiàn)非常不錯(cuò)，出色的內(nèi)存性能對于提升集顯性能很有幫助。

LMStudio 測試

▲加載 8B 模型時(shí)，Radeon 780M 的處理速度為 17.06 token/s

▲加載 8B 模型時(shí)，RTX 5060 的處理速度為 65.37 token/s

我們使用 LMStudio 加載

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 模型（占用 4.58GB 顯存）來完成寫一篇 800 字作文，Radeon 780M 的處理速度為 17.06 token/s，RTX 5060 的處理速度為 65.37 token/s。畢竟這個(gè)模型只占用 4.58GB 顯存，而在沒有 " 爆顯存 " 的前提下，RTX 5060 相對 Radeon 780M 的處理速度確實(shí)是要快出幾倍的。接下來我們看看 " 爆顯存 " 之后會(huì)怎樣。

▲加載 14B 模型時(shí)，Radeon 780M 的處理速度為 9.17 token/s

▲加載 14B 模型時(shí)，RTX 5060 的處理速度為 1.04 token/s

▲加載 14B 模型時(shí)，銳龍 7 8700G 通過 CPU 處理的速度為 6.32 token/s

如果我們把模型換成 Qwen3 14B（占用 8.38GB 顯存），它的體積已經(jīng)超過了 RTX 5060 8GB 顯存的上限，所以此時(shí) RTX 5060 處于 " 爆顯存 " 狀態(tài)，而 Radeon 780M 擁有手動(dòng)分配的 16GB 顯存，自然沒 " 爆顯存 "。可以看到，此時(shí) Radeon 780M 處理速度為 9.17 token/s，而 RTX 5060 處理速度只有 1.04 token/s 了，甚至還不如銳龍 7 8700G 純 CPU 處理快。由此可見，得益于海量的顯存設(shè)置，Radeon 780M 這類集顯就可以在加載大體積模型的時(shí)候避免 " 爆顯存 "，從而獲得遠(yuǎn)超 " 爆顯存 " 高性能獨(dú)顯的處理速度。

總結(jié)：集顯 + 獨(dú)顯取長補(bǔ)短，搭建高性價(jià)比全能 AI 平臺(tái)

最后來簡單總結(jié)一下。從前面的測試結(jié)果我們可以觀察到，在沒 " 爆顯存 " 時(shí)，高性能獨(dú)顯相對集顯的 AI 處理速度確實(shí)要快出很多，但在 " 爆顯存 " 情況下，就遠(yuǎn)不及沒爆顯存的 " 大顯存 " 集顯了。因此，如果用 " 銳龍 7 8700G + 大內(nèi)存 + 高性能獨(dú)立顯卡 " 這個(gè)組合，然后手動(dòng)給集顯分配超大顯存，就既能保證加載較小 AI 模型時(shí)的處理速度（使用 RTX 5060 處理），也能保證面對較大 AI 模型時(shí)不會(huì) " 爆顯存 " 導(dǎo)致效率大降（使用 Radeon 780M 處理），從而提供更好的 AI 應(yīng)用適應(yīng)性。例如我們選擇的銳龍 7 8700G + 技嘉 B850M 電競雕 + 技嘉 RTX 5060 魔鷹，就是一個(gè)性價(jià)比和可靠性都非常優(yōu)秀的全能 AI 解決方案。