这两年，愿意在本地折腾 AI 的人越来越多，一个问题被反复提起：
“预算就这么多，只买一张显卡，怎么选才划算？”
很多人上来就看 CUDA 核心、显存带宽、TFLOPS 各种参数表。
但真把本地大模型、Stable Diffusion 生图、声音克隆跑几轮之后，你会发现一个更现实的情况：
最先把你卡死的，往往不是算力，而是显存。
显存不够，直接报显存溢出，连跑都跑不起来。
所以对普通玩家来说，一个很务实的判断是：
想玩本地 AI，优先保证显存容量，在可以接受的预算内，16GB 显存在体验上是最低舒适线。
下面这篇文章，基于实际测试，对比了两张卡在典型 AI 任务下的表现：
- RTX 5060 Ti 16GB
- RTX 4090 24GB
重点看三个场景：
- 声音克隆（GPT-SoVITS）
- Stable Diffusion / SDXL 生图
- 本地大语言模型推理（Ollama + DeepSeek 系列）
不做复杂学术基准，只讨论“个人玩 AI”时，你真正能感知到的差别。
一、测试环境和显卡定位：纸面参数只是第一步
测试在同一台主机上完成，只更换显卡，尽量排除 CPU、内存、硬盘带来的干扰。
这两张卡在产品线里的定位非常清晰：
-
RTX 4090 24GB
- 消费级旗舰
- CUDA 核心数量约为 5060 Ti 的三倍
- 显存带宽大约是 5060 Ti 的两倍
- 价格大概是 5060 Ti 16GB 的五倍左右
-
RTX 5060 Ti 16GB
- 面向主流玩家的中端卡
- 显存容量来到了 16GB
- 单卡价格大致在 4000 元附近，更符合普遍预算
从规格表看，4090 完全碾压 5060 Ti 毫无悬念。
但真正要问的是：在实际个人 AI 场景中，差距到底有多大，值不值那几倍差价？
二、测试一：声音克隆——训练确实更快，但两张卡都够用
第一个实验场景是 GPT-SoVITS 声音克隆。
测试设置
- 训练数据：约 1 分钟语音，切成 10 段
- 流程包括：
- 微调 SoVITS 声音模型
- 微调 GPT 文本转语音模型
- 用相同文本进行推理合成
RTX 4090 测试结果
- SoVITS 微调：约 55 秒
- GPT 微调：约 23 秒
- 合成一段音频：约 5 秒
RTX 5060 Ti 16GB 测试结果
- SoVITS 微调：约 1 分 12 秒
- GPT 微调：约 32 秒
- 合成同样音频：约 5 秒
- 显存占用：约 6GB，GPU 利用率三成多
可以看到：
- 在训练阶段，4090 的确更快，大概快 30%～50%
- 到了推理阶段，两张卡耗时几乎一样，声音效果差别也不明显
换句话说：
对于这类中等规模的声音克隆任务，5060 Ti 16GB 完全够用。
4090 的优势主要体现在“训练更快”，而不是“能做的事情更多”。
三、测试二：SDXL 生图——分辨率一高，4090 优势就上来了
第二个场景，是很多人最关心的 Stable Diffusion / SDXL 生图。
为了避免 TensorRT、xFormers 等加速库差异带来的干扰，本次对比都用“原生推理”：
- 不开 TensorRT
- 不用 xFormers
- 不上其它优化，只看基础算力和显存表现
测试设置
- 模型：SDXL（约 6.46GB）
- 提示词：搭配一个 LoRA
- 分辨率：从 512×512 一路拉到 2048×2048
- 所有加速选项关闭
RTX 4090 测试结果
- 512×512：
- 显存占用约 10GB
- GPU 利用率 20% 多
- 单张耗时约 2 秒
- 768×1024：约 5 秒
- 1024×1024：约 7 秒
- 1024×1600：约 12 秒
- 2048×2048：
- 显存占用约 20GB
- GPU 利用率大概 40%
- 单张约 55 秒
- 临近结束阶段显存有一次接近 24GB 的峰值
RTX 5060 Ti 16GB 测试结果
- 512×512：约 5 秒，比 4090 慢了 3 秒左右
- 中高分辨率（768×1024、1024×1024 等）：
- 时间基本是 4090 的 2.5～3 倍
- 2048×2048：
- 依然可以生成
- 但需要约 7.2GB “共享 GPU 内存”（从系统内存借）
- 总 GPU 内存占用约 22.6GB
- 单张大约 4 分 08 秒，是 4090 的 4 倍左右
这组结果的结论很直接：
- 中低分辨率下，两张卡都能用，只是 4090 明显更快。
- 在 2K 分辨率这种重负载场景，5060 Ti 靠共享内存勉强撑得住，但速度就完全不是一个档次了。
如果你平时主要是 512×512 或 768 级别的舒适分辨率，5060 Ti 16GB 足够玩；
真要天天出大批量 2K 原图，4090 快四倍这件事就非常有感。
四、测试三：本地大模型推理——显存决定“能跑什么”，算力决定“跑多快”
最后一个场景，是用 Ollama 跑 DeepSeek 系列大模型，分别测试 70B、32B、14B 三个规模。
RTX 4090 测试结果
-
70B 模型
- 专用显存直接吃满
- 额外占用约 20GB 共享 GPU 内存
- 生成速度约 3.26 tokens/s
- 体验上就是“一秒三四个字”的感觉
-
32B 模型
- 显存占用约 21GB
- 生成速度约 26 tokens/s
-
14B 模型
- 显存占用约 12.5GB
- 生成速度可以超过 50 tokens/s
RTX 5060 Ti 16GB 测试结果
-
70B 模型
- 同样可以跑起来
- 但对共享 GPU 内存依赖更重
- 生成速度约 2.45 tokens/s，比 4090 稍慢
-
32B 模型
- 显存 + 共享内存总占用约 21GB
- 生成速度约 7.9 tokens/s，明显落后于 4090 的 26 tokens/s
-
14B 模型
- 显存占用约 12.2GB
- 生成速度约 36.25 tokens/s
这里其实能看出一个很关键的规律：
只要显存大致够，模型可以通过共享内存“往外借一点”，代价是速度下降比较明显。
因此，可以这样理解：
- 5060 Ti 16GB 跑 14B 模型是比较舒适的档位；
- 对 32B，属于“能用，但从流畅变成偏慢”；
- 70B 级别只能说“勉强能体验一下，不适合当日常主力”。
对 4090 来说：
- 32B 已经是比较顺滑的体验；
- 14B 基本接近“秒回”；
- 70B 虽然也吃力，但至少在“可用边缘”。
五、普通玩家怎么在显存和算力之间取舍？
把上面三类场景放在一起看，整体趋势就比较明确了。
-
声音克隆
- 两张卡都能很好地完成任务
- 4090 训练更快，但差距没夸张到“级别不同”
-
SDXL 生图
- 中低分辨率时，两张卡体验差别主要在速度
- 分辨率提到 2K，4090 优势被迅速放大
-
本地大模型推理
- 显存先决定“你能跑多大的模型”
- 算力再决定“在可运行前提下，响应时间有多快”
回到“个人玩 AI”的现实需求，如果你只是想：
- 本地跑跑 7B / 14B 模型
- 偶尔用 SD / SDXL 出几张图
- 做一些声音克隆或简单推理
那么 5060 Ti 16GB 已经能覆盖绝大部分玩法，
而 4090 那部分强势算力，很有可能在你的日常里长期处于闲置状态。
六、什么时候选 5060 Ti，什么时候才轮到 4090？
结合价格和体验，可以给出一套相对务实的选择建议。
更推荐 RTX 5060 Ti 16GB 的情况
- 总预算在 4000～5000 元之间
- 主要用途包括：
- 本地 7B / 14B 模型推理
- 偶尔尝试 32B 模型
- 适中分辨率的 SD / SDXL 生图
- GPT-SoVITS 声音克隆、视频字幕、日常 AI 小工具
对这类用户来说，5060 Ti 16GB 是非常合适的起点。
更适合 RTX 4090 的人群
- 预算比较宽裕
- 有明确的高负载需求，比如：
- 高频使用 32B、70B 模型，希望尽量快
- 长期跑高分辨率 SDXL、生视频、大批量渲染
- 项目对时间敏感，算力投入能直接转化为收益
在这些场景下，4090 的额外算力不只是“更爽”，而是实打实能帮你省时间、赚回成本。
晨涧云 GPU 算力租赁平台 提供多种显卡选择，支持试用和按时计费，还能在原有系统环境上更换显卡、升降配置。
如果你拿不准该买哪张卡，也可以先在算力云上租几天实测一下，再决定最终购入哪一档。
总结：大多数人先把 16GB 显存稳住，再考虑旗舰
单看参数，RTX 4090 当然是更强的选择，这点没有争议。
但回到“个人玩 AI”这个前提下，结合预算、功耗、使用频率，多数人的合理路径是：
- 先保证显存够用（至少 16GB）
- 然后再思考自己是否真的能用得上 4090 那一档的算力
在现阶段的价格和体验之间，RTX 5060 Ti 16GB 很适合作为：
个人 AI 玩家兼顾游戏与日常工作负载的“显存友好型”入门方案。
至于要不要一步到位冲到 4090，就看你手里有没有足够的任务和项目，能把这张卡的潜力真正榨干。
