資料方法

價格為目前在售報價的中位數，而非成交價。閒魚與 eBay 統計二手刊登；Amazon 統計日本站面向日本境內配送的新品主要報價，採用頁面顯示的日圓商品價，運費另計。各來源獨立統計，核對型號與記憶體、剔除無關商品，記錄中位數、四分位數與樣本數。價格、賣家或庫存不明的報價不計入。Amazon 樣本依商品 ASIN 去重；二手市場樣本依賣家去重。

每台裝置都有獨立的比對規則，用於排除礦卡、配件、代購等無關刊登，並對異常價格做離群剔除。有效樣本少於 3 筆時，該輪價格不予發布，頁面顯示為空。

價格發布前還會做一致性校驗：樣本較少且與上次發布價偏離較大的結果不計入價格歷史，整輪資料異常時沿用上一次的有效價格。價格每 6 小時更新一次，歷史走勢保留 30 天。

weights_gb = params_b × bytes_per_param × 1.05

權重記憶體 = 參數量 × 每參數位元組 × 1.05。每參數位元組按量化檔位取：IQ1_M 0.24、Q2_K_XL 0.38、Q3_K_XL 0.49、Q4_K_M 0.57、Q5_K_M 0.69、Q8_0 1.06、FP16 2；係數 1.05 用於涵蓋 GGUF 中繼資料與未量化的嵌入層等固定開銷。

kv_gb = 2 × layers × kv_heads × head_dim × context × 2

KV cache = 2 × 層數 × KV 頭數 × 頭維度 × 上下文 × 2 位元組（K 與 V 兩份，FP16）。對 MLA 與線性注意力混合結構，通用公式會明顯高估，模型庫中有實測的每 token 位元組數時優先採用實測值；滑動視窗注意力未單獨建模，長上下文下給出的是上界。

fits = weights_gb + kv_gb + 1 ≤ vram_gb

ms_per_token = (active_params_b × bytes_per_param + kv_cache_gb ÷ 2) ÷ (bandwidth_gbs × eff) × 1000 + overhead_ms
tokens_per_sec = 1000 ÷ ms_per_token

裝得下 = 權重 + KV cache + 1GB 執行開銷 ≤ 可用記憶體，單卡、不做 CPU offload；統一記憶體機器按記憶體總量算，不扣 macOS 的 GPU 佔用上限。預估速度按 llama.cpp 單流口徑：每 token 耗時 = 讀取位元組 ÷（頻寬 × 生態效率）+ 固定開銷，讀取位元組 = 啟用參數 × 量化位元組 + 上下文一半的 KV cache。生態效率 CUDA 0.7、ROCm 0.5、Metal 0.55、oneAPI 0.45；固定開銷稠密模型 0.8 ms、MoE 4 ms。依公開的 llama.cpp 實測校準，誤差通常在 ±20% 內，上下文越長實際越慢。

price_per_gb = used_price ÷ vram_gb

記憶體單價 = 中位價 ÷ 記憶體容量，單位是「幣別 / GB」，是全站主表的預設排序欄。

price_per_bandwidth = used_price ÷ (bandwidth_gbs ÷ 100)

頻寬單價 = 中位價 ÷（頻寬 ÷ 100），單位是「幣別 / 100GB/s」。除以 100 只是為了讓數字和記憶體單價落在同一量級，方便橫著比。

price_per_tops = used_price ÷ int8_tops_dense

算力單價 = 中位價 ÷ INT8 稠密算力，單位是「幣別 / TOPS」；沒有公開 INT8 標稱值的裝置這一欄留空。三個單價都按目前價格基準算，先折美元再除，與先除再折算等價。

價格按原幣別記錄，顯示時按當日匯率換算，基準幣別為美元。匯率每日更新；當日匯率暫不可用時沿用最近一次有效匯率，並在頁尾標註。本頁目前使用的匯率日期為 2026年9月10日，來源：open.er-api.com。

顯示卡規格來自廠商官方規格頁，並與 TechPowerUp GPU Database、Wikipedia 顯示卡列表交叉核對，各項規格均可追溯到來源。目前收錄 45 台裝置。

模型參數來自 Hugging Face 官方儲存庫的公開設定，量化權重大小以 GGUF 實際檔案大小為準，Ollama 標籤取自官方模型庫。目前已收錄 9 個家族、43 個版本，新模型經核驗後定期更新。

價格每 6 小時更新，匯率每日更新，新模型經審核後定期發布。頁面顯示的更新時間為最近一次成功更新的時間。規格與公式如有調整，會在本頁記錄。

目前係數：每參數位元組 IQ1_M 0.24 / Q2_K_XL 0.38 / Q3_K_XL 0.49 / Q4_K_M 0.57 / Q5_K_M 0.69 / Q8_0 1.06 / FP16 2，權重開銷 1.05，KV 每元素 2 位元組，執行開銷 1GB，速度效率 CUDA 0.7 / ROCm 0.5 / Metal 0.55 / oneAPI 0.45。

如發現價格、規格或公式有誤，歡迎來信告知，並附上對應頁面與來源連結。經核實後我們會盡快修正，並在本頁記錄變更。

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