国产M.2算力卡对比：RK1828 VS 力擎LQ50｜7B‑35B端侧大模型选型

RK1828：3D 堆叠片上 5GB 内存，主打3B‑7B，适配瑞芯微嵌入式主控（RK3588 等），功耗低、生态成熟，无法跑 13B 及以上大模型。

力擎 LQ50（后摩 M50）：12‑24GB LPDDR5 大内存，160TOPS 算力，7‑13B 流畅，30‑35B 可量化跑，支持 X86 主机、AI PC、工控机，Windows/Linux 双系统可用；LQ50 Duo 双芯版本专门面向 30B + 模型。

核心硬件参数对照表

大模型实测表现（量化 INT4‑INT8）

RK1828

1. 3B 模型：Qwen2.5‑3B，90‑100 token/s，交互流畅

2. 7B 模型：Qwen2.5‑7B，M.2 版本约36‑68 token/s，必须 INT4 量化；受限于 5GB 片上内存，最大到 8B 级别

3. 13B 及以上：硬件内存不足，无法完整加载，CPU 卸载后速度极差，不建议尝试

定位：嵌入式端侧，3‑7B 轻量化大模型、工业视觉多模态，适合 RK3588/3576 开发板、嵌入式盒子，不适合 X86 PC。

力擎 LQ50（单卡）

1. 7‑8B：Qwen2‑7B、Llama3‑8B，25‑40 token/s，流畅对话，多模态 VLM 可跑

2. 13B：INT4 量化，12‑18 token/s，可用于问答、文档解析，满足业务使用

3. 30‑35B（如 Qwen3‑32B）：需要扩展大内存版本 + INT4 极致量化，5‑8 token/s，适合低频问答，不适合高速生成场景

力擎 LQ50 Duo（双芯）

原生面向30‑35B 参数，支持模型分片推理，32B 量化后可达15‑22 token/s，是 M.2 形态下跑 35B 级模型的主力方案。

两大产品优劣势拆解

RK1828 

✅优势

1. 3D 堆叠内存带宽极高，小参数量模型吞吐强，3B 速度非常亮眼；

2. 瑞芯微生态完善，RKLLM、RKNN 案例多，嵌入式开发者上手门槛低；

3. 功耗低，工业 7×24 小时稳定运行，专为 ARM 嵌入式设备设计；

4. 价格成本更低，适合大批量 IoT、边缘盒子项目。

❌短板

1. 内存天花板 5GB，物理限制，跑不动 13B 以上大模型；

2. 没有 Windows 驱动，不能用在普通 X86 电脑；

3. 只适合搭配瑞芯微主控（RK3588/3576 等），X86 主机兼容性差。

力擎 LQ50 

✅优势

1. 大内存 + 高算力，M.2 形态里少数可以落地 13‑35B 模型的国产卡；

2. Windows+Linux 双系统，普通 AI PC、迷你主机、工控机直接插上即用；

3. 支持无风扇被动散热，低噪声，适合办公、私有化本地部署；

4. 单卡跑 7‑13B，Duo 双芯版本覆盖 30‑35B，一套硬件方案覆盖不同参数规模。

❌短板

1. 价格高于 RK1828；

2. 生态成熟度略弱于瑞芯微，部分小众模型需要做算子适配；

3. 单卡跑 32‑35B 必须极致量化，速度一般，高频业务建议上 Duo 双芯。

7B‑35B 端侧大模型选型指南

1. 只跑 3B‑7B，硬件是 RK3588/3576 嵌入式开发板、边缘盒子，做 IoT / 工业场景

选 RK1828，性价比最高，生态成熟，7B INT4 流畅运行。

2. 跑 7B‑13B，使用 X86 主机、AI PC、Windows 环境，需要本地私有化部署

选力擎 LQ50 单卡，7‑13B 模型最优解，Windows 直接可用。

3. 需要本地跑 30‑35B 大模型（Qwen3‑32B 等）

必须力擎 LQ50 Duo 双芯版本；单 LQ50 仅可做低频演示，达不到生产可用。

4. 不要踩坑提醒

不要用 RK1828 去硬跑 13B/34B，内存物理瓶颈，无论怎么量化都很难用；

35B 级别大模型，M.2 形态受功耗、体积限制，即便是 Duo，也必须做 INT4 量化，不要期待云端级速度。

补充部署提示

RK1828：只能搭配瑞芯微 ARM 主控，X86 主机插上无法发挥算力；

LQ50：X86、ARM 都支持，Windows 下安装后摩大道驱动，支持 OpenAI 兼容 API，可直接对接业务程序。

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