我对在本地运行大型语言模型 (LLM) 的可能性感到兴奋。我决定为此买一张显卡，并想分享我使用 NVIDIA RTX 5060 Ti 16GB 的初步体验。简单来说，这是我的第一张专用显卡。我之前没有任何对比数据，所以一切对我来说都比较陌生。
我在迈阿密购买的技嘉 GeForce RTX 5060 Ti Windforce 16GB 显卡（带两个风扇）含税价格为 524 美元。此外，我还支付了 30 美元的运费，以便将其寄回我的国家，幸运的是，我不需要支付任何额外的进口税。这张显卡总共花了我大约 550 美元。
先简单介绍一下我的系统配置：酷睿 i5-11600 处理器，32 GB 内存，频率 2.666 MHz。这些配置虽然比较老，但性能仍然足以满足我的需求。好在一切都很简单。我顺利安装了驱动程序，开箱即用！一点问题都没有。
大模型(LLM) 成绩：
- gemma-3-12b-it-Q4_K_M.gguf：大约 41 tok/秒。
- qwen2.5-coder-14b-instruct-q4_k_m.gguf：35 tok/秒之间。
- Mistral-Nemo-Instruct-2407-Q4_K_M.gguf：47 tok/秒。
稳定扩散：
我还对稳定扩散进行了一些测试，大约每 4 秒可以生成一张图像，我认为这相当不错。
游戏
我还没有使用该显卡来玩要求很高的游戏，因为我还在攒钱买一台 144Hz 的 1440p 显示器（我现在的显示器只支持 60Hz 的 1080p）。
结论：
总的来说，我对这次购买非常满意。考虑到价格和我的配置，它的性能符合预期。我认为对于预算有限，但又想在本地体验 AI 并利用其图形处理现代游戏的人来说，这是一个不错的选择。我想知道你还想让我测试哪些其他型号。有时间的话，我会在这篇文章里更新测试结果。