排名更新于 09/10/2026
Radeon RX 9070 XT（16 GB GDDR6，644 GB/s）是 RDNA 4 系列的中高端显卡（2025 年）。16 GB 显存可支持运行 Q4 量化的 24B 模型。在每欧元性能方面，它是 RTX 5070 Ti 的直接竞争对手。
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采用混合思考的 14B 稠密模型。在 STEM/代码方面与 Qwen 2.5 32B Base 持平。
ollama run qwen3:14b
采用MIT许可的14B推理模型。在Microsoft公布的AIME24/25评测中，以R1-Distill-Llama-70B五分之一的参数量取得了更高分数。
ollama run phi4-reasoning:14b
Coder 14B。HumanEval 89.6，LiveCodeBench 37.1。自行部署编程模型时，显存需求处于最佳平衡点。
ollama run qwen2.5-coder:14b
将 R1 的推理能力蒸馏到 Qwen 14B。AIME24 69.7，MATH-500 93.9。在许多基准测试中超越 o1-mini。
ollama run deepseek-r1:14b
14B 参数的稠密模型，采用 Apache 2.0 许可证。MMLU 79.7，HumanEval 83.5。支持 29+ 种语言。不错的折中选择。
ollama run qwen2.5:14b
Dense 8B Apache 2.0，支持 12 种语言（含法语），131k 上下文，GQA 32Q/8KV。MMLU 73.84，HumanEval 85.37。发布于 2026 年 4 月 29 日。
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 在 Radeon RX 9070 XT 上运行 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #3 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #5 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 2.5 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #7 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · FP16 |
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本地副驾驶套件 — 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 ≤ 14 GB。7–14B 和 13–24B 模型可获得额外加分。644 GB/s + 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 9070 XT 对比 RTX 5070 Ti ?
同样配备 16 GB 显存。9070 XT 使用 GDDR6，带宽为 644 GB/s；5070 Ti 使用 GDDR7，带宽为 896 GB/s。NVIDIA 约快 30%，但购买全新显卡时，AMD 约便宜 150–200 欧元。参见 RTX 5070 Ti.
ROCm 与 CUDA 在新显卡上的对比？
ROCm 6稳定版 + Ollama对AMD的兼容支持。CUDA的支持仍更完善（vLLM、ExLlamaV2）。常规使用Ollama/llama.cpp时，AMD也可用。参见 guide.
9070 XT 上最均衡的 LLM 选择是什么？
Mistral Small 24B Q4（约 13 GB）的速度为 25 token/s，或 Qwen 3 14B Q6（约 12 GB）的速度为 35 token/s。
9070 XT 或 7900 XT？
7900 XT = 20 GB + 800 GB/s 对比 9070 XT = 16 GB + 644 GB/s。7900 XT 显存更大，9070 XT 更现代（RDNA 4，ML 加速器）。根据优先级选择。详见 RX 7900 XT.
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