用于本地AI视频的最快GPU
16块NVIDIA显卡根据视频片段在其上的实际生成时长进行排名，按显存容量分组。来自过去180天内用户自己机器上的真实生成结果，而非规格表。
8 GB显存
基于LTX 2.5 Image-to-Video排名，在5秒时，这3张显卡共有的工作负载。
此处每张卡片都在1280x704和8步、启用了VRAM reclaim处测量，因此比较保持工作固定。
- 1RTX 40608 GB2分31秒5台机器上的49次运行
- 2RTX 4070 Laptop GPU8 GB3分15秒3台机器上的24次运行
- 3RTX 3060 Ti8 GB26分3台机器上的11次运行
12 GB显存
基于MiniMax H3 Image to Video排名，在5秒时，这3张显卡共有的工作负载。
此处每张卡片都在768x1344和20步、启用了Spectrum和VRAM reclaim处测量，因此比较保持工作固定。
- 1RTX 4070 Ti12 GB6分30秒4台机器上的34次运行
- 2RTX 507012 GB10分3台机器上的106次运行
- 3RTX 306012 GB28分5台机器上的16次运行
16到32 GB显存
基于MiniMax H3 Image to Video排名，在5秒时，这10张显卡共有的工作负载。
此处每张卡片都在1344x768和20步、启用了Spectrum和VRAM reclaim处测量，因此比较保持工作固定。
- 1RTX 509032 GB4分15秒6台机器上的105次运行
- 2RTX 409024 GB5分3秒14台机器上的136次运行
- 3RTX 508016 GB6分17秒5台机器上的108次运行
- 4RTX 408016 GB6分50秒4台机器上的71次运行
- 5RTX 4070 Ti SUPER16 GB8分22秒4台机器上的30次运行
- 6RTX 5080 Laptop GPU16 GB9分43秒4台机器上的27次运行
- 7RTX 5070 Ti16 GB9分51秒3台机器上的24次运行
- 8RTX 309024 GB12分6台机器上的118次运行
- 9RTX 4060 Ti16 GB16分3台机器上的13次运行
- 10RTX 5060 Ti16 GB17分4台机器上的1,183次运行
常见问题
- 本地AI视频中，具有8 GB显存的最快GPU是什么？
- 在5台机器上测量，RTX 4060在LTX 2.5 Image-to-Video上用时2分31秒。它是该显存容量的3张显卡中最快的。
- 本地AI视频中，具有12 GB显存的最快GPU是什么？
- 在4台机器上测量，RTX 4070 Ti在MiniMax H3 Image to Video上用时6分30秒。它是该显存容量的3张显卡中最快的。
- 本地AI视频中，具有16到32 GB显存的最快GPU是什么？
- 在6台机器上测量，RTX 5090在MiniMax H3 Image to Video上用时4分15秒。它是该显存容量的10张显卡中最快的。
- 更多显存是否能加快本地AI视频的速度？
- 更多显存提供两个优势：速度和某些不装入较小显存就无法运行的预设。8 GB显存中最快的显卡是RTX 4060，在LTX 2.5 Image-to-Video上用时2分31秒。16到32 GB显存中最快的是RTX 5090，在MiniMax H3 Image to Video上用时4分15秒。这是两个不同的预设，因为较重的模型无法装入较小的显存，所以将其视为两个独立的测量，而非单一比率。
时间是应用在过去180天内报告的真实生成的中位数。卡片仅在与其他卡片共享的工作负载的频带中出现：相同的预设、相同的片段长度、相同的输出分辨率、相同的步数和相同的加速器设置，每个数字后面至少有三台机器的十次运行。这比听起来更严格，这就是关键所在：较大卡片的所有者运行较大的设置，因此仅按预设名称排名测量的是人们的选择而不是卡片的性能。价格故意省略：它们会变动，但这些时序不会。成人包和已退役的预设被排除。 检查您自己的机器 完整的运行情况列表位于 系统要求