AMD 显卡跑本地大模型现状：ROCm 能用了吗，哪些卡值得买（2026）

问「AMD 显卡能不能跑本地大模型」的人，2026 年得到的答案是能，而且比两年前省心得多：ROCm 7.2 起 RDNA 3 和 RDNA 4 在 Windows、Linux 上都能直接跑 llama.cpp、Ollama、LM Studio。但「能用」和「值得买」是两回事。截至 2026 年 9 月 5 日，AMD 卡的优势只有一个：显存单价比同容量 NVIDIA 卡低三成左右；代价是同样的带宽下速度低两到三成，vLLM 与微调仍然吃力。我们的建议：只用 llama.cpp 系工具、能接受偶尔查文档的人，RX 7900 XTX 是 24GB 里最便宜的选择；其他人选 NVIDIA。

ROCm 现在支持哪些卡和哪些框架？

消费卡里 RDNA 3（RX 7900 XTX / XT、W7800 / W7900）和 RDNA 4（RX 9070 XT、R9700）是官方支持列表内的，RX 7800 XT 这类中端 RDNA 3 需要绕一下。 2026 年 9 月的支持状态：

显卡	ROCm 官方支持	llama.cpp / Ollama / LM Studio	vLLM	Windows
RX 7900 XTX / XT	是（gfx1100）	开箱即用	社区支持，性能一般	ROCm 或 Vulkan
Radeon PRO W7800 / W7900	是（gfx1100）	开箱即用	同上	ROCm 或 Vulkan
RX 9070 XT / AI PRO R9700	是（gfx1201，ROCm 7.2 起）	开箱即用	社区支持	ROCm 或 Vulkan
RX 7800 XT	否（gfx1101）	需设 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 或用 Vulkan	不建议	Vulkan
Instinct MI210 / MI100	是（CDNA）	能用	是（这是它们的主场）	否

Vulkan 后端是 AMD 用户的保底方案：llama.cpp 的 Vulkan 后端在 RDNA 3 上速度已达 ROCm 的八到九成，任何 AMD 卡都能用，不需要 ROCm。

AMD 卡的显存单价优势有多大？

同容量对比，AMD 卡的显存单价比 NVIDIA 低两到四成，24GB 档位的 RX 7900 XTX 是全站显存单价最低的消费卡之一。 当前二手价与单价：

对照组（NVIDIA 同容量）：

RX 7900 XTX 与 RTX 3090 都是 24GB，前者便宜三成、还是 2022 年底的卡，二手成色普遍好于 2020 年的 3090。这是 AMD 全部的价格论据。

AMD 卡比 NVIDIA 慢多少？

带宽相近时，ROCm 后端的实际速度约为 CUDA 的七成；带宽本身也普遍低一档。 预估解码速度（4-bit、8K 上下文）：

RX 7900 XTX 的 960 GB/s 比 RTX 3090 还高，但 Qwen3 8B 预估 86 对 114 tokens/s，差距就是后端效率。公开实测（llama.cpp、Llama 3.1 8B Q4_K_M）7900 XTX 约 96 tokens/s，与估算一致。RX 9070 XT 的 640 GB/s 让它在 16GB 档位里明显慢于 RTX 5070 Ti。

会踩哪些坑？

四个坑按遇到的顺序：驱动版本、官方列表外的卡、量化格式、多卡。

1. 驱动与 ROCm 版本：Linux 上内核、amdgpu 驱动、ROCm 三者版本要对齐，发行版升级后经常要重装；Windows 上 ROCm 7.2 之后是一个安装包，问题少得多。
2. 列表外的卡：RX 7800 XT、7700 XT 需要 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 假装成 7900，多数时候能跑，偶尔崩溃；Vulkan 后端更稳。
3. 量化格式：GGUF 全部可用；AWQ、GPTQ、FP8 这些 vLLM 生态的格式在 RDNA 上要么没有内核要么很慢。只用 GGUF 就没有这个问题。
4. 多卡：llama.cpp 的层拆分在 ROCm 上可用，张量并行和 NCCL 级别的多卡通信（RCCL）在消费卡上问题多。两张 7900 XTX 跑 70B 能跑，但别指望 vLLM。
5. Flash Attention：llama.cpp 的 -fa 在 ROCm 上已可用，但 RDNA 3 没有专用矩阵单元，长上下文的 prefill 明显慢于 NVIDIA。

值得买的 AMD 卡

RX 7900 XTX 是唯一无条件推荐的 AMD 消费卡，R9700 适合要 32GB 的工作站用户，其余按场景。

• RX 7900 XTX（24GB，960 GB/s）：显存单价最低的 24GB 卡，跑 32B 4-bit 约 24 tokens/s，能跑的模型与 3090 完全相同。买它。
• RX 7900 XT（20GB，800 GB/s）：比 XTX 少 4GB，正好卡在 32B 4-bit 门槛之下，不如加钱上 XTX。
• RX 9070 XT（16GB，640 GB/s）：RDNA 4 有 FP8 和翻倍的矩阵算力，但 640 GB/s 让它在 16GB 档里最慢，只在 Windows + LM Studio 且预算极紧时选。
• Radeon AI PRO R9700（32GB，640 GB/s）：32GB 消费级价格，双槽涡轮，适合工作站装两张跑 70B；带宽低，单卡速度一般。
• Radeon PRO W7900（48GB，864 GB/s）：48GB 单卡跑 70B 4-bit 约 10 tokens/s，价格与 4090 48GB 改装卡相近，但有质保、双槽。
• Instinct MI210（64GB HBM2e，1.6 TB/s）：二手价合适，跑 70B 约 19 tokens/s，但被动散热、300W、只能 Linux，是发烧友的卡。

结论：什么人该买 AMD 卡

Linux 或 Windows 上只用 llama.cpp / Ollama / LM Studio，买 RX 7900 XTX 省三成钱；要 vLLM、微调、图像生成或者不想折腾，买 NVIDIA。

• 24GB 档位的对比另见二手 3090 还是新 5070 Ti，把 7900 XTX 当第三个选项。
• 按显存档位找最便宜的卡，见预算有限跑本地大模型。
• 统一内存路线（含 Strix Halo）见 Mac 统一内存 vs 独立显卡。