本地跑模型，买两张5060ti 16g,是不是比买一张5090抢强？
怎么说呢，自己是真的买了2涨5060Ti的。时间是2026年4月16日，配置如下，可以说非常丐版，但是依然造价不低，只能说AI浪潮导致了太多的溢价。
核心配置清单
CPU：AMD 9700X
主板：微星MEG X870E ACE MAX
内存：Asgard 96G（48G x 2) DDR5 6400 海力士M-die CL32
显卡：2张 影驰GeForce RTX 5060Ti 技术大师 16G
电源：追风者 AMP GH白金 1000W全模
算力差异
2张5060Ti绑在一起的算力，在不考虑NVFP4这个新特性前提下，都打不过4080s，更别说去和5090碰瓷。
显存差异
总量算是持平，但是看看5060Ti的内存带宽，和5090相比，那真的是丐中丐，弟中弟，也别和5090碰瓷了。
价格上
2张5060Ti价格合起来，8K+，最多也就是5090的价格一半吧。
使用上
已经成功运行起来了Qwen3.6-35B-A3B这个模型，使用的是Redhat的Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4量化版本，但是依然是用的fp 8的kv cache，获得了一个64K上下文。
算是能完整的进行了识别图片，编写代码，速度上也算说的过去。
自己买这个机器，并不是为了运行非常的模型，因为本身也不太现实，自己主要想做下面这几个事情
- 是学习下LoRA + FSDP，LoRA自己会一点，但是FSDP没有搞过，因此想学习下。
- 长期后台运行1个9B定制模型和1个9B的embbeding的模型。用来对自己的数据进行处理。
- 体验下comfyui这个玩具。
总结下
自己认为，单纯是为了学习，5060Ti这级别的卡子够用了，真正的算力还是需要租用，并且高智力的token还是要靠IDC的服务器和Coding Plan。同时根据自己的观察，5060Ti在很多同时进行轻量级游戏和办公为主的用户手里，算是主力机器了。看到很多装机标配都是5060Ti + 16G/32G内存这种配置。
所以应该想想自己为什么要本地跑模型，是为了处理什么，数据是否需要隐私性质的安全，需要多少的智能。还是说单纯就是想学习下模型训练，进行简单的LoRA。还有就是自己准备用多少预算去获得这些，在思考好之后，大概就知道买还是不买，应该买什么。
最后推荐下自己的一个从0开始开发Agent的课程和Coding Agent（Claude Code，Opencode）的使用经验和一些小故事。AI Agentic 应用开发实战（智体开发）Agent开发使用经验谈