Radeon AI PRO R9700 價格與中古行情：能部署哪些大型語言模型？

Radeon AI PRO R9700 是 AMD 2025 年的 32GB 工作站卡，渦輪散熱適合多張並排，27B 級模型能開長上下文，約 28 tokens/s。型號帶 S 的是伺服器被動散熱版。

閒魚

Radeon AI PRO R9700 價格走勢

NT$80,209+7.87%

閒魚

價格更新於 2026/10/21 14:19

NT$93,029NT$80,970NT$68,912NT$56,853NT$44,794

最低價 NT$62,412最高價 NT$86,138

9月4日9月27日10月21日

部分購買連結是聯盟連結：透過它們購買時我們可能獲得佣金，你支付的價格不變。

單張 R9700 主力是 4-bit：30B 級 MoE 超過 100 tokens/s，27B 級稠密模型二十多。8-bit 很勉強，31B 就放不下了。

模型	大小	能否執行	速度 t/s	最大上下文
Gemma 4 E4B8B	3.8 GB	能跑	107.5	128K
Qwen3.5 9B9.7B	4.1 GB	能跑	99.7	256K
Gemma 4 12B12B	4.7 GB	能跑	87.3	256K
Gemma 4 26B A4B25.2B（啟用 3.8B）	10.5 GB	能跑	120.4	256K
Qwen3.6 27B27.8B	11.8 GB	能跑	38.5	256K
Qwen3.8 27B27.8B	9.8 GB	能跑	45.6	256K
GLM 4.7 Flash30B（啟用 3B）	11.9 GB	能跑	132.1	198K
Gemma 4 31B30.7B	11.8 GB	能跑	37.1	246K
Qwen3.6 35B A3B36B（啟用 3B）	12.3 GB	能跑	143.7	256K

模型	大小	能否執行	速度 t/s	最大上下文
Gemma 4 E4B8B	5 GB	能跑	85.1	128K
Qwen3.5 9B9.7B	5.7 GB	能跑	75.3	256K
Gemma 4 12B12B	7.1 GB	能跑	61.2	256K
Gemma 4 26B A4B25.2B（啟用 3.8B）	16.9 GB	能跑	97.4	256K
Qwen3.6 27B27.8B	16.8 GB	能跑	27.6	245K
Qwen3.8 27B27.8B	16.5 GB	能跑	28.1	250K
GLM 4.7 Flash30B（啟用 3B）	18.3 GB	能跑	112.7	198K
Gemma 4 31B30.7B	18.3 GB	能跑	24.9	168K
Qwen3.6 35B A3B36B（啟用 3B）	22.1 GB	能跑	115.9	256K

模型	大小	能否執行	速度 t/s	最大上下文
Gemma 4 E4B8B	8.2 GB	能跑	54.7	128K
Qwen3.5 9B9.7B	9.5 GB	能跑	47.5	256K
Gemma 4 12B12B	12.7 GB	能跑	36	256K
Gemma 4 26B A4B25.2B（啟用 3.8B）	26.9 GB	能跑	74.9	256K
Qwen3.6 27B27.8B	28.6 GB	能跑	16.6	69K
Qwen3.8 27B27.8B	29 GB	能跑	16.4	63K
GLM 4.7 Flash30B（啟用 3B）	31.8 GB	能跑	86	26K
Gemma 4 31B30.7B	32.6 GB	跑不了	—	—
Qwen3.6 35B A3B36B（啟用 3B）	36.9 GB	需卸載到記憶體	33.2	256K

能跑權重、KV 快取和執行開銷都裝得進顯存，速度按顯存頻寬估算。

需卸載到記憶體僅 MoE 模型：專家權重放進記憶體，速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。

跑不了這一檔量化下單卡放不下，借記憶體也不行。

詳細計算規則可在資料方法頁查看。

AMD 官方最多支援 4 張 R9700（128GB），剛好用 4-bit 跑 Qwen3.8 Flash Next，約 76 tokens/s；兩張適合 2-bit 的 gpt-oss 120B。

模型	大小	需要幾張	總價	總顯示記憶體	速度 t/s	總功耗
Qwen3.8 Flash Next176B（啟用 6B）	78.9 GB	4 張	NT$320,836	128 GB	91	1,200 W
DeepSeek V4 Flash284B（啟用 13B）	96.8 GB	4 張	NT$320,836	128 GB	71.9	1,200 W
Hy3295B（啟用 21B）	107.2 GB	4 張	NT$320,836	128 GB	32.3	1,200 W
GLM 5.3 Flash320B（啟用 18B）	108.7 GB	4 張	NT$320,836	128 GB	57	1,200 W

模型	大小	需要幾張	總價	總顯示記憶體	速度 t/s	總功耗
Qwen3.8 Flash Next176B（啟用 6B）	111.3 GB	4 張	NT$320,836	128 GB	75.5	1,200 W
DeepSeek V4 Flash284B（啟用 13B）	155.1 GB	8 張	NT$641,672	256 GB	51.7	2,400 W
Hy3295B（啟用 21B）	182.2 GB	8 張	NT$641,672	256 GB	23.9	2,400 W
GLM 5.3 Flash320B（啟用 18B）	199.7 GB	8 張	NT$641,672	256 GB	35.8	2,400 W

模型	大小	需要幾張	總價	總顯示記憶體	速度 t/s	總功耗
DeepSeek V4 Flash284B（啟用 13B）	161.9 GB	8 張	NT$641,672	256 GB	50	2,400 W
Qwen3.8 Flash Next176B（啟用 6B）	188.2 GB	8 張	NT$641,672	256 GB	53.8	2,400 W

詳細計算規則可在資料方法頁查看。

供電是 12V-2x6
整卡 300W，使用一個 12V-2x6 接頭，單卡 AMD 建議搭配 750W 電源供應器，實際以所買的型號為準。打算上 4 張的話，就要 4 條 12V-2x6 線，電源供應器得有足夠的原生接頭。
別買成被動版 R9700S
型號結尾帶 S 的 R9700S 是給伺服器機架用的被動散熱版，ROCm 支援清單裡兩者並列，商品刊登也容易混淆。放在桌上型工作站裡，要買有渦輪風扇的 R9700。
軟體狀態和已知問題
它和 RX 9070 XT 是同一個晶片目標，軟體支援在 AMD 卡裡算比較好的：ROCm 10.0 在 Linux 和 Windows 都正式支援，vLLM 文件列出了 RX 9000 系列，AMD 的 Windows PyTorch 支援表也有它。AMD 自己點名過兩個已知問題：用 MIGraphX 跑 ONNX Runtime 可能失敗，在 RHEL 上用 PyTorch 做 Unsloth QLoRA 微調可能出現顯示記憶體存取錯誤。這兩項都不影響 llama.cpp 推論。

Radeon AI PRO R9700 與 Radeon RX 9070 XT、Radeon PRO W7800、RTX PRO 4500 的價格、顯存、頻寬、算力與本地大模型速度比較。

規格	Radeon AI PRO R9700	Radeon RX 9070 XT	Radeon PRO W7800	RTX PRO 4500
顯存	32 GB	16 GB少 50%	32 GB相同	32 GB相同
頻寬	640 GB/s	640 GB/s相同	576 GB/s低 10%	896 GB/s高 40%
BF16 / FP16 算力	191 TFLOPS	195 TFLOPS相同	90 TFLOPS低 53%	211 TFLOPS高 10%
INT8 算力	383 TOPS	389 TOPS相同	90 TOPS低 76%	422 TOPS高 10%
Qwen3.8 27B 速度（2-bit）	45.6 t/s	45.6 t/s相同	41.3 t/s慢 9%	62.3 t/s快 37%
最高可跑稠密模型（4-bit）	51B	23B少 55%	51B相同	51B相同
功耗	300 W	304 W相同	260 W低 13%	200 W低 33%
介面	PCIe 5.0 x16	PCIe 5.0 x16	PCIe 4.0 x16	PCIe 5.0 x16
發布	2025-07	2025-03	2023-04	2025-03
閒魚中位價	NT$80,209去購買 Radeon AI PRO R9700	NT$28,709去購買 Radeon RX 9070 XT	NT$41,445去購買 Radeon PRO W7800	NT$119,460去購買 RTX PRO 4500