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Arc Pro B70

Intel Arc Pro B70:32 GB 記憶體、608 GB/s 頻寬。以 32 GB、8K 上下文估算,下表列出它能跑的開源模型。 Intel 自有品牌版售價 949 美元,32 GB ECC 記憶體、608 GB/s,是本站最便宜的 32 GB 顯示卡;32B 模型可用 6-bit 量化載入。

最後更新: 2026-10-16

規格

記憶體32 GB GDDR6 (ECC)[src]
記憶體頻寬608 GB/s[src]
功耗230 W[src]
上市2026-03[src]
首發建議售價US$949[src]
架構Xe2 (Battlemage)[src]
軟體支援oneAPI (SYCL) / Vulkan

能跑哪些模型

在 8K 上下文長度下,放得下的最高品質量化版本與預估生成速度。 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所需記憶體tok/s(預估)
Qwen3.5-35B-A3B35B (3B)Q6_K28.9 GiB128
Qwen3.6-35B-A3B35B (3B)Q6_K28.9 GiB128
Qwen3-32B32.8BQ6_K28.9 GiB15
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.76BQ6_K28.9 GiB15
Gemma 4 31B IT30.7BQ6_K26.3 GiB16
Qwen3-30B-A3B (2507)30.5B (3.3B)Q6_K25.8 GiB119
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct30.5B (3.3B)Q6_K25.8 GiB119
GLM-4.7-Flash (30B-A3B)30B (3B)Q6_K25.1 GiB128
Qwen3.5-27B27BQ8_029.1 GiB14
Qwen3.6-27B27BQ8_029.1 GiB14
Qwen3.8-27B27BQ8_029.1 GiB14
Gemma 3 27B IT27BQ8_029.6 GiB14
Gemma 4 26B A4B IT25.2B (3.8B)Q8_027.0 GiB87
Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506)24BQ8_026.7 GiB16
Magistral Small 1.2 (2509)24BQ8_026.7 GiB16
Devstral Small 2 24B Instruct (2512)24BQ8_026.7 GiB16
gpt-oss-20b21B (3.6B)Q8_022.5 GiB91
Phi-4 (14B)14BFP1629.4 GiB15
Gemma 3 12B IT12BFP1624.8 GiB17
Gemma 4 12B Unified IT11.95BFP1624.2 GiB17
Qwen3.5-9B9BFP1618.4 GiB23
Qwen3-8B8.2BFP1617.7 GiB25
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.19BFP1617.6 GiB25
Llama 3.1 8B Instruct8BFP1617.1 GiB25
Gemma 4 E4B IT8BFP1616.4 GiB25
Llama 3.2 3B Instruct3.21BFP167.7 GiB59
Kimi K2.61000B (32B)放不下––
DeepSeek-R1-0528 (671B)671B (37B)放不下––
DeepSeek-V4-Flash284B (13B)放不下––
Qwen3.8-Flash-Next180B (6B)放不下––
Qwen3.5-122B-A10B122B (10B)放不下––
Mistral Small 4 119B (2603)119B (6.5B)放不下––
gpt-oss-120b117B (5.1B)放不下––
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct109B (17B)放不下––
GLM-4.5-Air106B (12B)放不下––
Qwen3-Coder-Next (80B-A3B)80B (3B)放不下––
Llama 3.3 70B Instruct70B放不下––

價格

這款硬體目前還沒有價格紀錄。 全部價格 →

常見問題

Arc Pro B70 可以跑哪些 LLM?

以 32 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 B70 跑本地 LLM 有多快?

生成速度主要取決於記憶體頻寬(608 GB/s)。以 Llama 3.1 8B Instruct(FP16)為例,預估約每秒 25 個 token;模型越大越慢。

Arc Pro B70 能跑 70B 等級的模型嗎?

Llama 3.3 70B Instruct 在 Arc Pro B70(32 GB)上,即使用 Q4_K_M 量化、8K 上下文也放不下。

資料來源