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暑期学AI不用愁,RTX 5050带你体验AI应用
电脑报 · 2025-07-21 · via 机核

随着AI浪潮的到来,人工智能专业成为众多大学的新设热门专业,很多大学新生也想了解和学习AI,但AI需要算力支持,对于电脑硬件特别是显卡都有一定要求。正好RTX 50系显卡的最后一块拼图RTX 5050终于赶在暑假开始阶段发售,那么作为一款入门级别的显卡,RTX 5050可不可以胜任AI应用和学习呢?

AI基准性能测试

规格方面,RTX 5050拥有和RTX 4050一样的CUDA核心数量,规格一致的8GB GDDR6 显存,但采用了全新一代Blackwell架构,拥有421 TOPS算力,原生支持FP4精度计算,在对应的AI应用中也能带来更高的效率。在测试环节,为了直观地让大家了解到RTX 5050在AI应用方面的具体表现,我们加入了RTX 3050显卡和酷睿Ultra 9 285K处理器的成绩进行对比。

首先来看一看RTX 5050的AI基准性能,这里我们使用了GeekBench AI和UL Procyon两款软件进行测试。RTX 5050默认参数下搭配GeekBench AI ONNX的测试结果如下,Single Precision Score为17925,Half Precision Score为2369,Quantized Score为11759。相比RTX 3050,RTX 5050的Single Precision Score提升了52%,Half Precision Score提升了73%,Quantized Score提升了77%。如果对比酷睿Ultra 9 285K的话,RTX 5050的优势就更明显了,其中Half Precision Score的性能是酷睿Ultra 9 285K的16倍之多。

而在AI文本智能推理计算性能UL Procyon AI TEXT Generation测试中,RTX 5050在Phi 3.5小模型下可以达到80.65Tok/s的处理速度,7B中模型下,Mistral 7B和Llama-3.1 7B处理速度分别为58.53 Tok/s和41.68Tok/s。即使在13B大模型下也有13.41Tok/s的处理速度,相比RTX 3050平均有40%以上的提升,表现还比较不错,可以满足一些基础的AI文本智能推理计算应用。

RTX 5050轻松运行14B大语言模型

在实际的AI应用方面,DeepSeek可以支持在本地电脑部署,而RTX 5050拥有8GB显存,是比较适合运行8B模型的,因此我们也试着体验了一下。这里我们使用LM Studio进行快速部署,在官网下载LM Studion,安装运行后选择CUDA版模型载入,然后选择适合的模型载入。

我们首先加载了 deepseek-r1-distill-llama-8B模型,然后让DeepSeek写一篇B战视频文案,总Token数量为1017,RTX 5050处理的速度为51.36 tok/s,First Token时间为0.16s,效率相当不错。接着我们又加载了deepseek-r1-distill-llama-14B模型,再次让DeepSeek写视频文案,由于显存容量的限制,14b模型需要加载到内存中,对效率的影响较大,RTX 5050处理的速度下降到了11.04 tok/s,虽然慢了点,但依然在可用范围内,有需求的同学完全可以愉快地进行体验。

另外,我们还体验了AiPPT,这款应用在离线模式下只需要简单的提示词,或者一句模糊的话,都可以作为指令快速生成PPT大纲,并找出与之匹配的模板,帮助用户快速生成一份PPT。我们测试了一下,使用RTX 5050生成一个27页的PPT大约只需要3分钟,速度非常快,对于有做期末作业PPT需求的同学来说非常实用。

RTX 5050的甜品代表:技嘉RTX 5050魔鹰

作为高质量甜品的代表作,这款最新技嘉RTX 5050魔鹰搭载了3个8cm仿生风扇加持的风之力散热系统,支持正反逆转和3D智能启停,提升风力的同时有效降低工作噪声。风扇还配备了纳米石墨烯润滑油,可以将使用寿命延长2.1倍。

RTX 5050魔鹰的散热器采用了大尺寸铜板与GPU直触,配合两根复合式热管和服务器级导热凝胶,可以快速地将GPU、VRM元件和显存的热量传递到散热片上。显卡背面加装了装甲背板,同时在延长的散热鳍片区域设计了进气格栅,有效利用显卡风扇来改善整机的散热气流,从而提升整机的散热效果。

值得一提的是,显卡顶部的LOGO装甲还采用了可滑动设计,玩家可以自由调节从而打造个性外观。显卡采用单8Pin辅助供电,核心加速频率高达2632 MHz,高于官方的2572 MHz,配合超耐久元件提供的出色电气性能,提供更多可挖掘的性能潜力。

总结:AI入门学习的性价比之选

从我们今天的测试情况来看RTX 5050不但能满足主流玩家的游戏需求,在应对本地轻量化AI应用时也能提供明显超越上代RTX 3050的处理速度。实事求是地说,RTX 5050的8GB显存对于文本AI推理和AI绘图应用来说还是有比较大的限制,仅能仅做一些小的算法验证以及小模型的实验,但作为AI初学者了解和学习或者配合AiPPT这种轻度AI应用还是基本上够用的。而作为高质量甜品的代表作,技嘉RTX 5050魔鹰在性能和性价比方面的表现都是非常不错的,能够助力同学们更好地学习AI。