3060 12G唯一贏5050的地方只有跑產圖...
而且是只限用Stable Diffusion的情況..
現在要買3060玩家的心情
https://www.youtube.com/shorts/EdA3dBZoM_Y
RTX 3060 12GB顯示卡復產兩個月 價格飆漲 比RTX 5050更貴但效能慢
https://news.xfastest.com/165593/nvidia-rtx-3060-12gb/
NVIDIA今年6月攜手合作夥伴，重新將RTX 3060 12GB顯示卡推向市場，但於過去兩個月裡
，價格未降反升，德國零售價格已從333歐元一路衝向400歐元（約新台幣14600元）大關
。
具體看之，華碩RTX 3060 12GB Dual V2目前最低售價為379歐元，而6月重新上市時，各
通路統一售價為333歐元，短短兩個月上漲46歐元，漲幅約14%。其它品牌的RTX 3060現貨
價格更高，部分型號甚至已突破400歐元。
RTX 3060採用Ampere架構，使用三星8nm製程打造，原本就是一款於2021年推出的老產品
，NVIDIA於今年6月重新將其推向市場，主要是為了填補入門級顯示卡的供貨缺口。
此波漲價背後，主要受到記憶體晶片成本持續上升的大環境影響，NVIDIA選擇讓合作夥伴
重新啟動舊產品線，而非增加新款顯示卡產量，本身即是於產能吃緊情況下的權宜之計，
如今價格持續上漲，代表即使是重新復產的舊產品，仍然無法擺脫上游成本上升所帶來的
壓力。
以目前的價格看之，購買RTX 3060 12GB的性價比不佳，根據ComputerBase的1080p遊戲效
能測試，RTX 3060 12GB的光柵化平均幀數為57.2，1% Low最低幀數為48.9，光線追蹤平
均幀數則為45.6。
作為對照，同樣定位於入門級市場的RTX 5050 8GB，三項成績分別為69、58與50.6，全面
領先RTX 3060，而且價格還更便宜。RTX 4060 8GB的成績則分別為70.5、60與53，不僅效
能更快，價格亦與RTX 3060相近。
RTX 3060唯一較明顯的優勢是擁有12GB顯示記憶體，於部分會出現記憶體不足的遊戲或應
用場景中，確實可能較8GB顯示卡有更好的表現。不過，絕大多數1080p遊戲的記憶體需求
仍可控制在8GB以內。
因此，除非玩家明確需要12GB顯示記憶體，而且實際遊戲或應用場景確實會超過8GB容量
，RTX 3060 12GB才有考慮的價值。否則，以目前的價格來看，幾乎沒有理由花更多錢購
買一張五年前推出、效能反而更慢的舊款顯示卡。

黑心帝國

我的3060ti希望還能撐到2030年

1080p繼續退守

AI那段不對，12G可以放比5050大的模型

問個問題 相同價位 為啥不買9060XT 16G?

新的minimax 也是3060比較好。還有3060可以當作第二張卡加大vram

就很多遊戲沒對amd優化啊，id不對你拿再好的卡不支援有個毛用

這張是買來多卡AI的，你用遊戲性能來看肯定不值

打遊戲當然是9060，但3060是來跑AI的

有什麼模型是剛好8GB塞不下而12GB塞得下的嗎?這年頭不就三個等級:8~9B以下，30B左右，數百B以上以前還有不少12B~14B的量化後8GB很緊繃，但現在也只

Gemma 12B

剩一個量化的Gemma4 12B僅此一家了。

單純跑minimax h3擴容買DRAM比買3060划算簡單....VRAM大一點同一模型可以用更高精度的量化減少能力損失

9060XT跟漲價後3060都是15k9060xt 跑llm沒壓力，minimax所需時間大概是n卡6倍所以我也看不懂在3060在貴什麼

https://24h.pchome.com.tw/prod/DRAD1Y-A900IVQEI-000還有不到15K的9060XT哩

實測llama-cpp用rocm版跟4070速度差不多我是指9060xt 16g

光12G vram就無敵了問題不只是權重本身 context長度差非常多

3060貴因為被拿來AI多卡啊

很多benchmark只看模型是不準的3060貴什麼喔 cuda啊

你手上有一張24G N卡，插一張3060變成36G不香嗎？

還有可以裝很多張

或是一張16G的 再插一張3060變成30G50XX+3060雖然說頻寬損失一些但便宜就可以增加大VRAM

或者mac mini m6 ultra 30萬買下去64GB統一記憶體給你玩 缺點是metal在llamacpp狀態還沒去翻github還不知道但確定頻寬比m5提高一個等級 至少跑模型不是問題了等量化更成熟 3bits之類的確定能用

要玩統一記憶體是買128/256/512G的M5吧

也可以啊 但要買到mac studio然後有沒有比DGX spark划算 目前不知道別忘了M5同樣也是arm based, 而且也還是metal我自己家裡是一台r9+64GB ram+後來買的5060ti 16GB

多卡是重點，單張12G是摸到剛好能玩的邊，多卡能玩的花樣多又(相對)便宜，8G單張玩AI就純產廢，多卡vram太少也不值

在ram白菜價的時候裝的, x11全部關掉 的ubuntu server這台目前跑的是4B量化 然後只能做本機的script協助以及實驗性的pg-vector的embedding處理 RAG管理拿來產生Dockerfile/systemd設定/bash挺夠了

mac studio光記憶體帶寬decode速度就屌虐dgx spark了，除非你真的很需要那個cuda生態玩訓練玩微調，不然純粹家用推理機mac studio肯定比dgx spark好多了

我不敢說是因為我還沒去讀llamacpp的metal支援理論上是 但實務上還是要實驗但如果是要自己訓練甚至跑LoRA 那還是要不租gpu要不買spark吧 雖然我建議去租gpudgx spark本質上也是給實驗室實驗用的啦我看過用上百台mac mini做的cluster但中間的軟體應該是那家公司自己開發的這種東西看純硬體規格風險太大啦...

mac studio那價格太美麗，不太實際

蘋果出那台就是給中小企業跑本地推論的啦然後因為mac mini出了名的耐操好用mac studio通常更耐操但也還好 一台二手車而已(X