[閒聊] RTX3060 12G復產兩個月 漲比5050更貴且慢

[extemjin (extemjin)]

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。

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.36.224.51 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1787710419.A.087.html
噓 PunkGrass: 黑心帝國
推 tom11725: 我的3060ti希望還能撐到2030年
推 Echobee: 1080p繼續退守
推 kimisawa: AI那段不對，12G可以放比5050大的模型
這句話只對30%
當你模型大到8G塞不下，12G以下可以塞的情況是成立

但是超過12G的時候又反過來，
另外8G塞的下的輕模型也是5050快得多
而且3060不支援FP8 E4M3/E4M2還有INT 4，遇到這種量化模型會被5050按在地上擦..
推 davidex: 問個問題 相同價位 為啥不買9060XT 16G?
現在哪裡有同價位的9060XT 16G...
→ kimisawa: 新的minimax 也是3060比較好。
→ kimisawa: 還有3060可以當作第二張卡加大vram
推 schiffer: 就很多遊戲沒對amd優化啊，id不對你拿再好的卡不支
→ schiffer: 援有個毛用
※ 編輯: extemjin (114.36.224.51 臺灣), 08/26/2026 10:24:54
推 GenShoku: 這張是買來多卡AI的，你用遊戲性能來看肯定不值
推 kimisawa: 打遊戲當然是9060，但3060是來跑AI的
※ 編輯: extemjin (114.36.224.51 臺灣), 08/26/2026 10:38:22
推 sleep30hours: 有什麼模型是剛好8GB塞不下而12GB塞得下的嗎?
→ sleep30hours: 這年頭不就三個等級:8~9B以下，30B左右，數百B以上
→ sleep30hours: 以前還有不少12B~14B的量化後8GB很緊繃，但現在也只
推 laeva75: Gemma 12B
→ sleep30hours: 剩一個量化的Gemma4 12B僅此一家了。
→ laeva75: 單純跑minimax h3擴容買DRAM比買3060划算簡單....
→ laeva75: VRAM大一點同一模型可以用更高精度的量化減少能力損失
→ gbcg9725: 9060XT跟漲價後3060都是15k
→ gbcg9725: 9060xt 跑llm沒壓力，minimax所需時間大概是n卡6倍
→ gbcg9725: 所以我也看不懂在3060在貴什麼
推 davidex: https://24h.pchome.com.tw/prod/DRAD1Y-A900IVQEI-000
→ davidex: 還有不到15K的9060XT哩
→ gbcg9725: 實測llama-cpp用rocm版跟4070速度差不多
→ gbcg9725: 我是指9060xt 16g
→ tsunamimk2: 光12G vram就無敵了
→ tsunamimk2: 問題不只是權重本身 context長度差非常多
→ kimisawa: 3060貴因為被拿來AI多卡啊
→ tsunamimk2: 很多benchmark只看模型是不準的
→ tsunamimk2: 3060貴什麼喔 cuda啊
→ kimisawa: 你手上有一張24G N卡，插一張3060變成36G不香嗎？
→ tsunamimk2: 還有可以裝很多張
→ kimisawa: 或是一張16G的 再插一張3060變成30G
→ kimisawa: 50XX+3060雖然說頻寬損失一些但便宜就可以增加大VRAM
推 tsunamimk2: 或者mac mini m6 ultra  30萬買下去
→ tsunamimk2: 64GB統一記憶體給你玩 缺點是metal在llamacpp狀態
→ tsunamimk2: 還沒去翻github還不知道
→ tsunamimk2: 但確定頻寬比m5提高一個等級 至少跑模型不是問題了
→ tsunamimk2: 等量化更成熟 3bits之類的確定能用
推 laeva75: 要玩統一記憶體是買128/256/512G的M5吧
→ tsunamimk2: 也可以啊 但要買到mac studio
→ tsunamimk2: 然後有沒有比DGX spark划算 目前不知道
→ tsunamimk2: 別忘了M5同樣也是arm based, 而且也還是metal
→ tsunamimk2: 我自己家裡是一台r9+64GB ram+後來買的5060ti 16GB
推 GenShoku: 多卡是重點，單張12G是摸到剛好能玩的邊，多卡能玩的花
→ GenShoku: 樣多又(相對)便宜，8G單張玩AI就純產廢，多卡vram太少也
→ GenShoku: 不值
→ tsunamimk2: 在ram白菜價的時候裝的, x11全部關掉 的ubuntu server
→ tsunamimk2: 這台目前跑的是4B量化 然後只能做本機的script協助
→ tsunamimk2: 以及實驗性的pg-vector的embedding處理 RAG管理
→ tsunamimk2: 拿來產生Dockerfile/systemd設定/bash挺夠了
→ GenShoku: mac studio光記憶體帶寬decode速度就屌虐dgx spark了，
→ GenShoku: 除非你真的很需要那個cuda生態玩訓練玩微調，不然純粹家
→ GenShoku: 用推理機mac studio肯定比dgx spark好多了
→ tsunamimk2: 我不敢說是因為我還沒去讀llamacpp的metal支援
→ tsunamimk2: 理論上是 但實務上還是要實驗
→ tsunamimk2: 但如果是要自己訓練甚至跑LoRA 那還是要不租gpu
→ tsunamimk2: 要不買spark吧 雖然我建議去租gpu
→ tsunamimk2: dgx spark本質上也是給實驗室實驗用的啦
→ tsunamimk2: 我看過用上百台mac mini做的cluster
→ tsunamimk2: 但中間的軟體應該是那家公司自己開發的
→ tsunamimk2: 這種東西看純硬體規格風險太大啦...
推 kaori9993: mac studio那價格太美麗，不太實際