先分清雲端與本地
如果主要使用雲端模型,GPU 不一定是整部電腦最重要的投資;如果要本地 Code Model、RAG 或 Agent,VRAM 與 RAM 的重要性會提高。
Code Agent 的實際負載
Coding Agent 除了模型推理,還會涉及 IDE、瀏覽器、terminal、Docker、測試環境及資料庫,因此 RAM 與 CPU 多工能力值得預留。
本地模型策略
可以先用較小的 Coding Model 建立工作流,再按 Context、速度及並行需求升級 VRAM。這比一開始盲目追求最高規格更容易控制預算。
推薦配置思路
如果你同時需要遊戲、Coding、本地 AI,建議先列出三項工作流的優先次序,再決定 GPU 與 CPU 的比例。
想把文章內容變成你的實際配置?
告訴我們模型、軟件、用途及預算,我們可以按工作流整理 AI PC 配置方向。
查詢 AI 配機 →