排名更新于 09/10/2026
RTX 5070 Ti（16 GB GDDR7，896 GB/s）是 Blackwell 中端系列中性价比最佳的选择。16 GB 显存让您能够运行 Q4 量化的 24B 模型，以及 Q5/Q6 量化的 14B 模型。它的直接竞争对手是 4070 Ti Super。
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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RTX 5070 Ti上 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #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 模型的内存需求 ≤ 14 GB。额外优势：可运行 7–14B 和 13–24B 模型。GDDR7 带宽为 896 GB/s。
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。
RTX 5070 Ti 与 4070 Ti Super 哪个更好？
同样是 16 GB。5070 Ti 使用 GDDR7，带宽为 896 GB/s；4070 Ti Super 使用 GDDR6X，带宽为 672 GB/s。约提升 30%。Mistral Small 24B Q4：5070 Ti 约 35 tok/s，4070 Ti Super 约 26 tok/s。详见 RTX 4070 Ti Super.
2026 年在 5070 Ti 上运行 LLM 的最佳平衡点是什么？
Qwen 3 14B Q6（约 12 GB）或 Mistral Small 24B Q4（约 13 GB）——质量接近 GPT-4，35–50 token/秒。可轻松运行长上下文 RAG（32k 上下文）。
可以在 5070 Ti 上训练 LoRA 吗？
可以运行 7B QLoRA（Unsloth + 4 位量化）：使用 8 位优化器时约需 12–13 GB。运行 14B 模型则内存余量不足。参见 完整指南.
5070 Ti 还是 5080？
5080 同样配备 16 GB 显存，但带宽为 960 GB/s，拥有 10752 个 CUDA 核心，而 5070 Ti 为 8960 个。性能提升约 10–15%。价格高约 300–400 欧元——除非工作流负载很重，否则不划算。参见 RTX 5080.
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