排名更新于 09/10/2026
Radeon RX 7900 XTX（24 GB GDDR6，960 GB/s）是RTX 4090的AMD替代选择。24 GB显存加上相近的带宽，意味着相同的显存承载能力。兼容ROCm 6 + llama.cpp/Ollama。
Radeon RX 7900 XTX ：可选购的本地 AI 替代方案 — Radeon RX 9070 XT 16 GB :
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Gemma 4 的 MoE 变体。总参数量 26B，激活参数量 4B。完整多模态（文本+图像+音频）。
ollama run gemma4:26b
首个采用 Apache 2.0 许可证的开源 dLLM：MoE 16B/1B + 6.2B 扩散解码器。文本与视觉统一。2026 年 4 月 22 日发布。
# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)
27B 稠密多模态模型，2026 年 4 月 22 日发布。262k 上下文（1M YaRN）。SWE-bench Verified 77.2%。
ollama run qwen3.6:27b
Qwen 3.8 27B：稠密多模态模型（文本 + 视觉），262k 上下文，Q4 约需 16 GB 显存（Ollama 权重为 18 GB）。Apache 2.0，支持智能体式编程和视觉。
ollama run qwen3.8:27b
GLM-4.7-Flash（MoE 31B，约 3B 激活参数）：在 30B 级别中，编程能力与显存占用之比最佳。MIT 许可证，128k 上下文，在 3090/4090 上速度非常快。
ollama run glm-4.7-flash
稠密架构，31B 参数，支持多模态（文本+图像+音频）。支持 140+ 种语言，256k 上下文。Chatbot Arena 开源模型排名第 3。
ollama run gemma4:31b
300 亿参数的稠密模型，采用 Apache 2.0 许可证，支持 12 种语言（含法语），131k 上下文，GQA 32Q/8KV。支持兼容 OpenAI 的工具调用。发布于 2026 年 4 月 29 日。
ollama run granite4.1:30b
MoE，总参数量 30B，激活参数量 3B：思考模式 + 指令微调。荣获 IMO 2025 和 IOI 2025 金牌。得益于 3B 激活参数，推理速度快，具备 30B 级别的推理能力。2026 年 4 月发布。
ollama run nemotron-cascade-2
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在 Radeon RX 7900 XTX 上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 26B-A4B MoE | 26B | 16 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q5_K_M |
| #2 | LLaDA 2.0 Uni 16B | 16B | 18 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 60 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Qwen 3.6 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 13 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Qwen 3.8 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 14 tok/s · Q5_K_M |
| #5 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT | 40 tok/s · Q5_K_M |
| #6 | Gemma 4 31B | 31B | 18 GB | 256 000 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #7 | Granite 4.1 30B Instruct | 30B | 17 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q5_K_M |
| #8 | Nemotron Cascade 2 30B-A3B | 30B | 17 GB | 128 000 | NVIDIA 开放模型许可证 | 30 tok/s · Q5_K_M |
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免费备忘录
接收速查表 显存 → 最佳代码模型 → Ollama 命令 （一屏即可查看，可直接复制粘贴）。再使用本地 Copilot 套件，搭建真正可用的运行环境。
本地编程副驾驶套件 — 可直接粘贴使用的 Ollama + Cline + Aider 配置、调校好的 Modelfiles、故障排除、可终身使用的在线空间 →无垃圾邮件。1 次点击即可退订。你的数据保留在我们这里（绝不转售）。
你的显卡 → 最适合在本地运行的编程模型，以及准确的 Ollama 命令：
| 你的 VRAM | 典型 GPU / Mac | 推荐的代码模型 | Ollama 命令 |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6.6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) 或 Gemma 4 12B (7.6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — 专长是编程智能体任务 | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — “接近 Copilot” | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — 快速 MoE | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — 在这一特定用途上，它仍是标杆。⚠️ Qwen 3.8： 其推理强度默认设得很高，处理简单请求时会“过度思考”——请将其调低至 low (或在首次启动时关闭它)。⚠️ 许可证陷阱： Codestral 22B = Mistral Non-Production License（非生产用途许可证） → 禁止用于工作中的编程。Qwen 3.5/3.8、Gemma 4 和 Devstral 采用 Apache 2.0 许可证。💡 因内存不足而崩溃？请预留约 1.5 GB 的显存用于上下文，或将量化精度降低一档。🔌 要将其接入 VS Code： Cline （可处理多个文件的智能体）， Aider (CLI) 或 Tabby/Twinny (FIM 自动补全) — 它们都连接到本地 Ollama。该套件 本地助手 — 可直接粘贴的配置 + 经过测试的设置 — 现已可用： /copilote-local.
筛选条件：Q4_K_M ≤ 22 GB。13–32B 模型有加分（峰值 24 GB）。960 GB/s GDDR6 + 成熟的 ROCm 6。
考虑的标准：
评分完全透明：请参阅 我们的方法论 ，了解 VRAM/每秒令牌数的计算详情。
RX 7900 XTX 与 RTX 4090 哪个更好？
同样为 24 GB。7900 XTX 的带宽为 960 GB/s，4090 为 1008 GB/s，两者几乎相同。但 CUDA 仍获得更好的支持（Ollama、vLLM、ExLlamaV2）。4090 在实际使用中约快 30–50%。参见 RTX 4090.
ROCm在2026年是否可靠？
是的，ROCm 6 稳定版 + Ollama 原生支持 AMD。llama.cpp + ROCm 运行良好。vLLM 在 AMD 上进展明显，但成熟度仍低于 CUDA。对于 Ollama/chat，运行效果良好。详见 guide.
2026 年 RX 7900 XTX 的价格是多少？
全新约 750–900 欧元，二手约 600–700 欧元。与全新 RTX 4090（约 1500 欧元）或二手 RTX 3090（约 650 欧元）相比，每 GB 显存的价格非常划算。
7900 XTX 能运行 Llama 70B 吗？
Q4（~40 GB）无法满足。Q3（~32 GB）无法满足。Q2（~24 GB）勉强可用但质量下降。对于70B模型流畅运行，建议使用2× 7900 XTX 或 Mac Studio。详见 Mac Studio.