隨著AI浪潮的到來，人工智能專業成為眾多大學的新設熱門專業，很多大學新生也想了解和學習AI，但AI需要算力支持，對于電腦硬件特別是顯卡都有一定要求。正好RTX 50系顯卡的最后一塊拼圖RTX 5050終于趕在暑假開始階段發售，那么作為一款入門級別的顯卡，RTX 5050可不可以勝任AI應用和學習呢？

AI基準性能測試

規格方面，RTX 5050擁有和RTX 4050一樣的CUDA核心數量，規格一致的8GB GDDR6 顯存，但采用了全新一代Blackwell架構，擁有421 TOPS算力，原生支持FP4精度計算，在對應的AI應用中也能帶來更高的效率。在測試環節，為了直觀地讓大家了解到RTX 5050在AI應用方面的具體表現，我們加入了RTX 3050顯卡和酷睿Ultra 9 285K處理器的成績進行對比。

首先來看一看RTX 5050的AI基準性能，這里我們使用了GeekBench AI和UL Procyon兩款軟件進行測試。RTX 5050默認參數下搭配GeekBench AI ONNX的測試結果如下，Single Precision Score為17925，Half Precision Score為2369，Quantized Score為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%。如果對比酷睿Ultra 9 285K的話，RTX 5050的優勢就更明顯了，其中Half Precision Score的性能是酷睿Ultra 9 285K的16倍之多。

而在AI文本智能推理計算性能UL Procyon AI TEXT Generation測試中，RTX 5050在Phi 3.5小模型下可以達到80.65Tok/s的處理速度，7B中模型下，Mistral 7B和Llama-3.1 7B處理速度分別為58.53 Tok/s和41.68Tok/s。即使在13B大模型下也有13.41Tok/s的處理速度，相比RTX 3050平均有40%以上的提升，表現還比較不錯，可以滿足一些基礎的AI文本智能推理計算應用。

RTX 5050輕松運行14B大語言模型

在實際的AI應用方面，DeepSeek可以支持在本地電腦部署，而RTX 5050擁有8GB顯存，是比較適合運行8B模型的，因此我們也試著體驗了一下。這里我們使用LM Studio進行快速部署，在官網下載LM Studion，安裝運行后選擇CUDA版模型載入，然后選擇適合的模型載入。

我們首先加載了deepseek-r1-distill-llama-8B模型，然后讓DeepSeek寫一篇B戰視頻文案，總Token數量為1017，RTX 5050處理的速度為51.36 tok/s，First Token時間為0.16s，效率相當不錯。接著我們又加載了deepseek-r1-distill-llama-14B模型，再次讓DeepSeek寫視頻文案，由于顯存容量的限制，14b模型需要加載到內存中，對效率的影響較大，RTX 5050處理的速度下降到了11.04 tok/s，雖然慢了點，但依然在可用范圍內，有需求的同學完全可以愉快地進行體驗。

另外，我們還體驗了AiPPT，這款應用在離線模式下只需要簡單的提示詞，或者一句模糊的話，都可以作為指令快速生成PPT大綱，并找出與之匹配的模板，幫助用戶快速生成一份PPT。我們測試了一下，使用RTX 5050生成一個27頁的PPT大約只需要3分鐘，速度非?？欤瑢τ谟凶銎谀┳鳂IPPT需求的同學來說非常實用。

RTX 5050的甜品代表：技嘉RTX 5050魔鷹

作為高質量甜品的代表作，這款最新技嘉RTX 5050魔鷹搭載了3個8cm仿生風扇加持的風之力散熱系統，支持正反逆轉和3D智能啟停，提升風力的同時有效降低工作噪聲。風扇還配備了納米石墨烯潤滑油，可以將使用壽命延長2.1倍。

RTX 5050魔鷹的散熱器采用了大尺寸銅板與GPU直觸，配合兩根復合式熱管和服務器級導熱凝膠，可以快速地將GPU、VRM元件和顯存的熱量傳遞到散熱片上。顯卡背面加裝了裝甲背板，同時在延長的散熱鰭片區域設計了進氣格柵，有效利用顯卡風扇來改善整機的散熱氣流，從而提升整機的散熱效果。

值得一提的是，顯卡頂部的LOGO裝甲還采用了可滑動設計，玩家可以自由調節從而打造個性外觀。顯卡采用單8Pin輔助供電，核心加速頻率高達2632 MHz，高于官方的2572 MHz，配合超耐久元件提供的出色電氣性能，提供更多可挖掘的性能潛力。

總結：AI入門學習的性價比之選

從我們今天的測試情況來看RTX 5050不但能滿足主流玩家的游戲需求，在應對本地輕量化AI應用時也能提供明顯超越上代RTX 3050的處理速度。實事求是地說，RTX 5050的8GB顯存對于文本AI推理和AI繪圖應用來說還是有比較大的限制，僅能僅做一些小的算法驗證以及小模型的實驗，但作為AI初學者了解和學習或者配合AiPPT這種輕度AI應用還是基本上夠用的。而作為高質量甜品的代表作，技嘉RTX 5050魔鷹在性能和性價比方面的表現都是非常不錯的，能夠助力同學們更好地學習AI。