能效比排行：每 GB 显存产出最高分的 GPU
跑本地大模型时，我们往往只盯着 GPU 的绝对评分 —— 谁的分数高谁就强。但换一个角度：每 GB 显存能产出多少分，才是衡量显存利用效率的真正标尺。毕竟显存是本地 LLM 最稀缺的资源，花出去的每一 GB 都要物尽其用。
以下是在通用对话（general）场景下，各主流 GPU 的能效比排名：
| 排名 | GPU | 显存 | 评分 | 能效比（分/GB） |
|---|---|---|---|---|
| 1 | RTX 5080 | 16GB | 89.2 | 5.58 |
| 2 | RTX 4090 | 24GB | 92.4 | 3.85 |
| 3 | RTX 3090 Ti | 24GB | 92.4 | 3.85 |
| 4 | RTX 3090 | 24GB | 92.1 | 3.84 |
| 5 | RX 7900 XTX | 24GB | 91.3 | 3.80 |
| 6 | RTX 5090 | 32GB | 94.3 | 2.95 |
| 7 | RTX 6000 Ada | 48GB | 92.3 | 1.92 |
| 8 | Apple M4 Max | 48GB（统一内存） | 81.4 | 1.70 |
| 9 | H100 | 80GB | 94.4 | 1.18 |
| 10 | A100 80GB | 80GB | 94.3 | 1.18 |
榜单中最亮眼的是 RTX 5080。它虽然绝对评分 89.2 不及 RTX 4090（92.4）和 RTX 5090（94.3），但仅靠 16GB 显存就做到了 5.58 分/GB 的能效比，断层式领先其他所有 GPU。换句话说，你每投资 1GB 显存，RTX 5080 能换回近 6 分的性能，效率是 RTX 4090 的 1.45 倍、RTX 5090 的 1.9 倍。
RTX 4090 和 RTX 3090 Ti 则以 3.85 分/GB 并列消费级第二。考虑到这两张卡在二手市场已具备不错的性价比，对于预算有限但又追求高性能的用户来说，它们的能效比依然非常有吸引力。AMD 的 RX 7900 XTX（3.80 分/GB）也非常接近，是 AMD 阵营中能效比最高的选择。
反观榜单尾部，H100（1.18 分/GB）和 A100（1.18 分/GB）虽然绝对分最高，但 80GB 的庞大显存将能效比大幅稀释。如果你的场景不需要 80GB 显存来跑超大模型，这些企业级卡对于个人用户而言就未必划算了。
结论很清晰：选卡不能只看绝对评分，能效比才是更务实的参考指标。 RTX 5080 证明了显存不是越大越好，把每一 GB 用到极致才是硬道理。对于大多数本地 LLM 玩家，在预算和模型需求之间找到能效比最佳的平衡点，远比追逐绝对高分更明智。