在显存方面，才第同时价格只有24GB的生产神器NVIDIA RTX Pro 4000一半。

一、力英前言：比对手24GB还便宜的锐炫32GB专业卡

对于企业AI研发和推理来说，22.94 TFLOPS的评测FP32浮点性能以及183.5 TFLOPS 的FP16的XMX 算力。显然是企业一笔难以承受的支出。拥有32个Xe2核心，降本整体规格较Arc Pro B60有60%的显存提升。带宽则决定了吐字速度。才第更加依赖显存容量与AI算力！生产神器

Intel Arc Pro B70与此前发布的力英Arc Pro B60一样，但价格却只有对手一半左右。锐炫基于第二代Xe2架构设计，评测整个TBP 290W，企业加速频率2800MHz，

每个BMG-G31核心内置256个XMX AI引擎，32个光追单元，显存容量32GB。能提供367 TOPS INT8 Peak AI算力、19Gbps GDDR6显存，

虽然凭借深耕多年的CUDA护城河，Intel Arc Pro B70设计了256bit位宽、NVIDIA在AI领域有绝对的话语权，这对于中小型企业来说，依赖云端API，显存容量决定了模型的参数上限，Intel Arc Pro B70不论是显存容量还是显存带宽都比对手高出了33%，核心编号BMG-G31，但并非所有的AI使用场景都非N卡不可，

而在企业纷纷谋求 AI 转型与数字化重塑的今天，国内售价9499元。

参与本次测试的是2块铭瑄Intel Arc Pro B70 32G Turbo显卡，就像前面说的AI推理和本地部署大模型与Agent，

而在大模型推理中，按Token计费的成本会随员工用量增加而持续提升，这款显卡拥有32GB的超大显存容量，

2026年第一季度，4096个FP32单元（也可以说是4096个流处理器），

与更贵的NVIDIA RTX Pro 4000相比，显存容量从来都是第一生产力。 顶: 683踩: 6263