AI 漫剧本地部署这件事，讨论的人多，能拿出来对账的数据少。数聚红芯在自有实验室用 MiniMax-H3 跑了一轮显卡对照：146 条记录、10 张显卡，条件固定为 ComfyUI 推理、16:9 输出、低清/中清/1080P 三档分辨率 × 5s/10s/15s 三档时长。数据摆在那里，有些流传很广的说法就不太站得住，也有些说法方向对、边界没说清。
下面挑 5 种最常见的说法，一条一条用这批实测回答。每条都分三层：说法原文怎么讲、实测数据怎么显示、我们据此认为应该怎么理解。所有数字都注明分辨率、时长与场景（A 空载基准 / B 业务负载），不写没测过的档位。
显存越大越好，还是小卡也够用？
不一定。96GB 的卡在多数档位只比 32GB 的 B70 快 2%~27%，1080P/5s 还慢 2%；12GB 的卡到中清以上就掉进临界区和不可用。选卡要看档位产能，不是容量排序。
说法一："显存越大越好，按容量排序买卡不会错"
实测怎么看：在 B 档（业务负载）的 8 个可测档位里，96GB 的 RTX Pro 6000-96G 相对 32GB 的 B70，产能比依次是 1.08 / 1.27 / 1.18 / 1.12 / 1.02 / 1.04 / 0.98 / 1.06——换算过来就是多数档位快 2%~27%，而 1080P/5s 那一档是 0.98，比 B70 慢 2%。另一张同为 32GB 的 RTX 5090-32G，8 个档位里有 5 个低于 1.00，最低 0.66。显存容量差了三倍，产能差的是几个百分点。
正确理解：容量不等于产量。在这套模型和这个框架下，32GB 已经装得下全部可测档位的中间态——MiniMax-H3 的量化 pruned int8 权重约 21GB，B70 各档位峰值显存 28.8–31.9GB、占用 90%–100%，全程完整出片。多出来的 64GB 并没有换成条/小时。所以选卡的正确顺序是：先按自己的镜头表圈出要跑的分辨率与单条时长，再看那张卡在那个档位的条/小时，最后才看容量和平台。
同模型、同框架、同输出比例下各卡相对 B70 32G 的产能比，1.00 为与 B70 持平。对比看的是档位，不是容量。
说法四："12GB 的卡便宜，做短镜头也够"
实测怎么看：5070-12G 相对 B70 的产能比落在 0.11–0.51，最好的档位只有 B70 的一半左右，最差的只剩一成上下。更要紧的是定级：中清/15s 显存占用到 97%，判临界区——能出片，但没有冗余；1080P/10s 直接超时中断，判不可用。同代 16GB 的卡在高清档同样塌陷，5080-16G 的 1080P/10s 产能比是 0.08，5060Ti-16G 是 0.03。
正确理解：低清快切、出试稿、把流程跑通，小卡够用；接中清以上的订单，小卡不是"慢一点"，是直接掉进临界区和不可用区。另外 146 条记录里 6 条温控偏高，全部出现在 12GB 与 16GB 卡占用 97%–98% 的档位——高占用除了慢，还多出一笔稳定性成本。B70 的 16 条记录温控全部稳定。
本地只能跑到 720P，数据是不是被业务负载压慢了？
两件事要分开看。1080P/5s 实测 7.42 条/小时，这一档在 9 张有效卡里排第 1；而 A（空载）与 B（业务负载）两组不是同一批次，说"业务负载压慢一半"没有数据基础。
说法二："本地只能跑到 720P，做不了正经片子"
实测怎么看：B70 在 1080P/5s 档实测 7.42 条/小时（485.11 秒/条），1080P/10s 是 2.39 条/小时（1503.79 秒/条，判临界区）。放在 10 张卡的对照里，1080P/5s 这一档 B70 排第 1，1080P/10s 排第 2，不是"跑不动"的位置。
这个说法里有一半是真的：本地链路里 MiniMax-H3 只开源了 H3-Base，原生输出是 768P 级加原生立体声，2K 要靠超分或托管接口。"720P"这个数字接近原生输出的那一档。但"只能"不成立——1080P 这一档能跑，而且产能有数可查。
正确理解：1080P 是"档位"，不是"承诺"。同一分辨率下，5s 是安全区（峰值显存 30.2GB、占用 94.7%），10s 是临界区（31.9GB、100%），15s 全表未测。订单里 1080P 长镜头占比高的团队有三条路：缩短单镜头时长（漫剧单镜头普遍 3–15 秒，本来就是这个节奏）、用超分或托管接口补高分辨率、或者换平台。三条都不是"不能做"，是"要多算一道"。
说法三："业务负载会把卡压慢一半"
实测怎么看：底稿里 A 组（空载基准，裸模型单任务串行，不加载 LoRA、人设库、风格插件）和 B 组（业务负载，加载角色 LoRA 与人设库，可叠加排队）不是同一批次——A 组多在 8/20–9/01 测，B 组多在 9/03–9/28 测，源表也没有记录量化版本与采样步数。两组数字放一起看，B 组普遍更高：B70 低清/5s 是 46.27 → 98.40，中清/5s 是 6.82 → 22.22，1080P/5s 是 1.85 → 7.42。
正确理解：这两组不能横向比较，方向也跟"压慢一半"相反——但同样不能读成"带负载更快"。能读的只有各自组内的纵向阶梯：同一组里，分辨率升一档、时长加一倍，产能怎么掉，是真实可信的。跨组做减法，减出来的是批次差（测期、量化版本、采样步数），不是负载差。对外报数统一用 B 档，因为它最接近漫剧工作室的真实生产状态；A 档只用来做流程侧参考。
买台机器就等于一劳永逸吗？
不是。146 条里 6 条温控偏高，B70 的 1080P/10s 只能判临界区，源表还缺 8 个关键字段。机器到货是产线的开始，不是终点。
说法五："买台机器就一劳永逸"
实测怎么看：146 条记录里 140 条温控稳定、6 条偏高；B70 的 16 条全部稳定，但 1080P/10s 仍落在临界区——能出片，不能写进承诺。按看板原定级，B70 的 8 个业务负载档位里 7 个安全区、1 个临界区，没有一档是"所有分辨率、所有时长都稳"。而且源表缺 CPU 型号、系统内存、操作系统、驱动/CUDA 版本、采样步数、CFG Scale、随机种子与测试人员，换个环境重跑，数字会漂。
正确理解：机器是产线的一环，另外三环是调参、排队与兜底。调参要落到采样步数、CFG、量化版本这些源表都没记的项上；排队要算清业务负载叠加后的净产出，而不是空载峰值；监控要看占用率、温度与单条耗时的漂移；兜底要有超分或托管接口，接住 1080P 长镜头这类临界档位。把这四件事一起算进方案，机器才成为产线。
按看板定级标准统计的安全区 / 临界区 / 不可用分布。临界区可以出片，但不作为稳定生产的承诺口径。
这些数据能支撑到什么程度？
能支撑选型判断，不能支撑逐帧复现，更不能替代用你自己的镜头表跑一轮。以下是这批数据自己承认的边界，写清楚比藏起来有用。
是自测，不是第三方测评。 数据来自数聚红芯自有实验室，条件已固定在模型、框架、输出比例与档位上，但没有第三方复测报告。
A/B 两组不可横向对比。 测期不同（A 多在 8/20–9/01，B 多在 9/03–9/28），源表未记量化版本与采样步数，只能各自纵向看档位。
1080P/15s 全表未测。 10 张卡都没有这一档记录，源表 20 秒以上是公式预留行。我们写"未测"，不写"跑不动"。
源表字段有缺口。 CPU 型号、系统内存、操作系统、驱动/CUDA 版本、采样步数、CFG Scale、随机种子、测试人员均留空，复现要对齐这些才有意义。
是单卡数据。 红芯聚图® K3 最多支持 1 张双宽/三宽风冷显卡或单张液冷显卡，本文所有产能都是单张 B70 32G 的实测值；双卡并行没有数据，我们不给数字。需要 2 张卡的方向是红芯聚图® K3 G2，同样要另行评估。
显卡是 SYCL / oneAPI 生态，不是 CUDA。 支持 OpenVINO 工具套件与 Intel Extension for PyTorch，可对接 ComfyUI、vLLM、Docker，但团队已有的 CUDA 自定义算子迁移要花时间。
回到开头那 5 种说法：它们的问题不是错在细节，是错在把"单点"当成"结论"——把容量当产量、把分辨率名当能不能做、把两组不同批次的数字相减、把开箱当成了产线。用一张表把档位、条/小时、显存占用、定级逐行对一遍，判断就清楚了。
常见问题
Q1：12GB 的卡到底能不能用？
看档位。低清短镜头能跑，产能比只有 B70 的 0.11–0.51；到中清/15s 占用 97% 判临界区，1080P/10s 超时中断判不可用。146 条里 6 条温度偏高，全部出在这类卡占用 97%–98% 的档位。
Q2：本地 2K 是不是做不到？
本地原生输出 768P 级加原生立体声，2K 靠超分或托管接口——MiniMax-H3 只开源 H3-Base。所以"只能 720P"接近原生那一档，"做不到"不成立：1080P/5s 实测 7.42 条/小时，在 9 张有效卡里排第 1。
Q3：为什么有的卡占用率更低反而更慢？
占用率只说明余量，不说明快慢。容量只决定装不装得下，产能还要看算力与带宽：RTX Pro 5000-72G 八个档位产能比 0.57–0.81，一格未越过 B70；96GB 的卡多数档位只快 2%–27%，1080P/5s 还慢 2%。
Q4：这批数据能不能拿去投标？
能当技术附件，不能当承诺条款。它是数聚红芯自有实验室自测、非第三方测评，源表缺 CPU、内存、OS、驱动、采样步数、CFG 与随机种子，1080P/15s 全表未测。投标时把场景 B、16:9、条/小时三个条件写全，临界档位只写演示。
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