# Arc Pro B60

> 地端世界 · https://onpremworld.com/zh-tw/hardware/intel-arc-pro-b60 · 最後更新: 2026-10-16 · CC BY 4.0

24 GB VRAM、456 GB/s 頻寬；Intel 沒有訂建議售價，Project Battlematrix 平台最多可串接八張（共 192 GB）在 Linux 上做多卡推論。

## 規格

|  |  |
|---|---|
| 記憶體 | 24 GB GDDR6 |
| 記憶體頻寬 | 456 GB/s |
| 功耗 | 200 W |
| 上市 | 2025-06 |
| 架構 | Xe2 (Battlemage) |
| 軟體支援 | oneAPI (SYCL) / Vulkan |

## 能跑哪些模型 (24 GB, 8K)

此為估算值，並非實測。請參考估算方法說明。

| 模型 | 參數量 | 最佳量化 | 合計 | tok/s（預估） |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B | Q4_K_M | 21.4 GiB | 130 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 35B | Q4_K_M | 21.4 GiB | 130 |
| Qwen3-32B | 32.8B | Q4_K_M | 21.9 GiB | 16 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32.76B | Q4_K_M | 21.9 GiB | 16 |
| Gemma 4 31B IT | 30.7B | Q5_K_M | 22.9 GiB | 14 |
| Qwen3-30B-A3B (2507) | 30.5B | Q5_K_M | 22.5 GiB | 107 |
| Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | 30.5B | Q5_K_M | 22.5 GiB | 107 |
| GLM-4.7-Flash (30B-A3B) | 30B | Q5_K_M | 21.8 GiB | 115 |
| Qwen3.5-27B | 27B | Q6_K | 22.7 GiB | 14 |
| Qwen3.6-27B | 27B | Q6_K | 22.7 GiB | 14 |
| Qwen3.8-27B | 27B | Q6_K | 22.7 GiB | 14 |
| Gemma 3 27B IT | 27B | Q6_K | 23.3 GiB | 14 |
| Gemma 4 26B A4B IT | 25.2B | Q6_K | 21.1 GiB | 85 |
| Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) | 24B | Q6_K | 21.1 GiB | 16 |
| Magistral Small 1.2 (2509) | 24B | Q6_K | 21.1 GiB | 16 |
| Devstral Small 2 24B Instruct (2512) | 24B | Q6_K | 21.1 GiB | 16 |
| gpt-oss-20b | 21B | Q8_0 | 22.5 GiB | 72 |
| Phi-4 (14B) | 14B | Q8_0 | 16.6 GiB | 21 |
| Gemma 3 12B IT | 12B | Q8_0 | 13.8 GiB | 24 |
| Gemma 4 12B Unified IT | 11.95B | Q8_0 | 13.3 GiB | 24 |
| Qwen3.5-9B | 9B | FP16 | 18.4 GiB | 17 |
| Qwen3-8B | 8.2B | FP16 | 17.7 GiB | 19 |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B | 8.19B | FP16 | 17.6 GiB | 19 |
| Llama 3.1 8B Instruct | 8B | FP16 | 17.1 GiB | 19 |
| Gemma 4 E4B IT | 8B | FP16 | 16.4 GiB | 19 |
| Llama 3.2 3B Instruct | 3.21B | FP16 | 7.7 GiB | 45 |
| Kimi K2.6 | 1000B | 放不下 | – | – |
| DeepSeek-R1-0528 (671B) | 671B | 放不下 | – | – |
| DeepSeek-V4-Flash | 284B | 放不下 | – | – |
| Qwen3.8-Flash-Next | 180B | 放不下 | – | – |
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B | 放不下 | – | – |
| Mistral Small 4 119B (2603) | 119B | 放不下 | – | – |
| gpt-oss-120b | 117B | 放不下 | – | – |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct | 109B | 放不下 | – | – |
| GLM-4.5-Air | 106B | 放不下 | – | – |
| Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | 80B | 放不下 | – | – |
| Llama 3.3 70B Instruct | 70B | 放不下 | – | – |

## 價格

各商店的最新售價，以查價當天頁面標示的價格為準。

| 地區 | 商店 | 商品 | 售價 | 每 GB | 查價日 |
|---|---|---|---|---|---|
| 美國 | Newegg (SmartJoy Shop) | ASRock Intel Arc Pro B60 Creator 24GB Graphics Card, Workstation GPU, 24GB GDDR6 192-bit, PCIe 5.0, Blower (Newegg marketplace seller) | [US$917.99](https://www.newegg.com/p/3C6-037X-003N8?Item=9SIC8E6M6A0811) | US$38/GB | 2026-10-14 |

美國性價比：跑 Llama 3.1 8B Instruct (Q4_K_M, 8K) 預估約每秒 58.2 個 token，換算為 6.3 tok/s／每 US$100。

全部價格: https://onpremworld.com/zh-tw/prices.md

## 常見問題

### Arc Pro B60 可以跑哪些 LLM？

以 24 GB 記憶體、8K 上下文估算，放得下的最大模型包括：Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.6-35B-A3B、Qwen3-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、Gemma 4 31B IT。完整清單見下方表格。

### Arc Pro B60 跑本地 LLM 有多快？

生成速度主要取決於記憶體頻寬（456 GB/s）。以 Llama 3.1 8B Instruct（FP16）為例，預估約每秒 19 個 token；模型越大越慢。

### Arc Pro B60 能跑 70B 等級的模型嗎？

Llama 3.3 70B Instruct 在 Arc Pro B60（24 GB）上，即使用 Q4_K_M 量化、8K 上下文也放不下。

## 資料來源

- https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/243916/intel-arc-pro-b60-graphics/specifications.html
- https://www.silicon.co.uk/press-release/computex-2025-intel-unveils-new-gpus-for-ai-and-workstations
- https://download.intel.com/newsroom/2025/client-computing/Intel-Arc-Pro-B60-Data-Sheet.pdf