在當今顯示卡市場中，算力的天平正以前所未有的速度向生成式人工智慧 (Generative AI) 與高階圖形渲染的交匯處傾斜。隨著大型語言模型 (LLM)、擴散模型 (Diffusion Models) 與複雜路徑追蹤 (Path Tracing) 遊戲技術的普及，創作者、研究人員與極致玩家對於硬體的需求已不再涇渭分明。專業用戶需要龐大的顯示記憶體與穩定的多卡擴充性來訓練與微調模型；而遊戲玩家則渴望在 4K 解析度下，透過 AI 輔助的超取樣技術，享受毫無妥協的光線追蹤視覺饗宴。
在這樣的時代背景下，ASUS 攜手 AMD 推出了極具戰略意義的旗艦級產品：ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700。這張顯示卡不僅冠上了「AI PRO」的專業命名，更回歸專業工作站最青睞的渦輪鼓風扇 (Blower-style) 散熱架構。
筆者將深入剖析其底層硬體架構、軟體生態系相容性，並透過嚴苛的 ComfyUI、LM Studio、Hermes Agent 前沿 AI 框架，以及《惡靈古堡：安魂曲》、《人機迷惘》、《電馭叛客 2077》三款次世代 4K 光追大作進行測試，檢驗這張顯示卡效能與 FSR 技術的畫質演進。
ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 規格回顧
搭載全新 AMD RDNA 4 架構與 Navi 48 核心，內建 64 組運算單元、4,096 個串流處理器，以及 128 組 AI 與 64 組光追加速器，在最高 2,940 MHz 時脈下，可爆發出 47.8 TFLOPS (FP32) 算力與高達 1,531 TOPS 的 INT4 稀疏 AI 效能。
該卡採用 PCIe 5.0 x16 介面、300W 最大功耗與 12V-2x6 電源接頭，並提供 HDMI 2.1b 與三個 DisplayPort 2.1a 輸出。不過真正讓它與一般 16GB 遊戲卡拉開定位差距、決定本地 AI 體驗生死的話題規格，其實是那高達 32GB GDDR6 的大容量顯示記憶體 (頻寬 640GB/s，配備 64MB Infinity Cache)；這不僅能讓大型語言模型容納更龐大的 GGUF 規格與更長的上下文 (Context) 縱深，在應對擴散模型與影片生成時，更能徹底免除模型切片與 CPU 記憶體頻繁交換所導致的嚴重延遲。
散熱設計解析
對一般高階電競主機而言，三風扇開放式散熱器通常能提供較低的溫度與噪音表現；但在雙卡、三卡、甚至四卡的深度學習工作站或邊緣運算伺服器中，開放式散熱器會將大量廢熱排入機殼內。當顯示卡插槽距離緊密時，相鄰顯示卡容易持續吸入熱風，導致機殼內部熱積聚、風扇轉速提高，甚至出現多張顯示卡同時降頻的情況。
ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 正是針對這類多卡工作站環境所設計！它採用 TURBO 渦輪鼓風式散熱架構，由卡片尾端的雙滾珠軸承高風壓風扇吸入冷空氣，再將氣流導向 GPU 核心、供電模組、與顯示記憶體上方的高密度散熱鰭片。吸收熱能後的氣流會沿著內部風道，經由 I/O 擋板直接排出機殼外，減少熱空氣在機殼內循環，降低多卡之間的熱干擾。
此外，採用金屬導流外殼、相變式導熱材料，以及設置於卡片尾端的 12V-2x6 電源接頭，整體設計明顯以長時間、高負載與多卡穩定運算為核心，而非追求 RGB 燈效或超大型散熱器，更適合插槽間距狹窄的工作站配置。更多外觀細節可以看＂我有 32GB 記憶體，ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 顯示卡開箱＂這一篇。
軟體生態全面進化 ROCm 無縫整合 AI 開發環境
硬體規格只是基礎，Radeon AI PRO R9700 能否成為真正實用的 AI 工作卡，關鍵仍在軟體支援。筆者測試驅動為 AMD Software : Adrenalin Edition 26.6.4，測試涵蓋 LM Studio 本地大型語言模型、Gemma 文字翻譯與推論、Qwen 3 VL 多模態圖片辨識、ComfyUI 與 Z-Image Turbo 圖像生成、Wan 2.2 14B I2V FP8 影片生成，以及 Hermes Agent A1 的 AI 代理與工具操作。同時也包含 ROCm、PyTorch、Python、VS Code、Ollama 與 Amuse 等開發、部署及模型服務工具，顯示 Radeon AI PRO R9700 已能支援相對完整的本地 AI 工作流程。
ROCm 是 AMD 的開源 GPU 運算軟體堆疊，整合 HIP、數學函式庫與深度學習相關元件，並持續擴展 Linux、Windows及 WSL 2 的支援。它可搭配 PyTorch 等主流深度學習框架使用，HIP 工具鏈也能協助開發者將部分 CUDA 程式碼轉換為 AMD 平台可執行的格式；在 Windows 環境中，使用者還能依應用需求選擇 ROCm、Vulkan、DirectML 或 ONNX Runtime 等不同運算後端。
實際使用上，AMD 的主要優勢在於顯示記憶體容量與硬體規格具有吸引力，但部分開源專案仍以 CUDA 為優先開發平台，因此偶爾需要安裝特定社群版本、切換運算後端或自行排除相容性問題，整體安裝與除錯成本仍可能高於成熟的 CUDA 生態。不過這次的 ComfyUI、LM Studio 與 Hermes Agent 測試均能在 Windows 11 環境順利完成，代表 Radeon AI PRO R9700 已不再只能依賴少數特定應用，而是具備執行語言模型、圖像生成、影片生成、多模態辨識及 AI 代理等完整本地 AI 工作負載的基本條件。
vLLM 與 FlashAttention 加速推論與長文本處理
大型語言模型的實際運行效率，不只取決於 GPU 硬體規格，也與推論引擎及運算最佳化技術密切相關。ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 可透過相容的 ROCm 軟體環境搭配 vLLM 與 PagedAttention，改善 KV Cache 的記憶體配置方式，降低記憶體碎片化，並提升多使用者並發請求下的模型吞吐量，使其具備作為企業內部 AI API 推論伺服器的應用潛力。
在長文本處理方面，FlashAttention 透過重新安排注意力機制的資料讀寫方式，減少 GPU 顯示記憶體與內部高速記憶體之間的資料傳輸量，進而降低記憶體存取負擔。面對 32K、128K tokens 等長上下文工作負載，例如文件摘要、法律資料分析及大型程式碼庫處理，可望改善執行效率與延遲表現。
AI 效能實測
測試平台
筆者主要觀察實際任務完成時間、模型能否完整載入、顯示記憶體占用情況、以及最終生成結果是否具備實際可用性。由於各模型採用的量化格式、工作流程、輸出解析度與取樣步數皆不相同，因此測試結果不適合直接作為模型之間的算力排名，而應視為 Radeon AI PRO R9700 面對不同本地 AI 工作負載時的實際能力展示。
測試系統使用 Windows 11 Home 25H2，驅動版本 AMD Software : Adrenalin Edition 26.6.4，開啟 EXPO。
| 處理器 | AMD Ryzen 9 9950X |
|---|---|
| 主機板 | ROG STRIX X670E-F GAMING WIFI |
| 記憶體 | G.Skill Trident Z5 Neo RGB DDR5-6000 32GB (16GB ×2) |
| 顯示卡 | ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 32GB |
| 儲存 | XPG GAMMIX S50 1TB M.2 SSD |
LM Studio 本地語言模型推理：Gemma-4-e4b 與 Qwen 3 VL 30B
在文本與多模態測試中，筆者使用開源社群常用的 LM Studio 作為本地模型平台，並選擇 Gemma-4-e4b 與 Qwen 3 VL 30B 進行驗證。首先在 LM Studio 載入 Gemma-4-e4b，輸入一篇約 3,280 字的 Radeon AI PRO R9700 規格介紹，開啟 Think 思考模式，並要求模型將全英文完整翻譯為繁體中文。
實測模型能順利理解長篇內容並完成翻譯，平均輸出速度達 111.16 token/s，實際體感幾乎是答案持續快速湧出，不需長時間等待。這項測試結果顯示，Radeon AI PRO R9700 不僅能將中型本地模型完整載入顯示記憶體運算，即使面對數千字長文與思考模式，仍能維持良好流暢度，足以應付文件摘要、翻譯、程式碼解釋、報告整理及知識庫問答等日常生產力工作。
第二項測試使用 Qwen 3 VL 30B Q4_K_M，將 AMD Ryzen 處理器規格表圖片上傳至 LM Studio，要求模型辨識並整理內容。實測模型能正確辨識處理器名稱與規格，依 Ryzen 9、Ryzen 7、與 Ryzen 5 分類，整理核心數、執行緒、時脈、快取、及 TDP，並進一步分析 3D V-Cache 產品定位、輸出結構化摘要、與結論，展現完整的圖片理解、表格解析與長篇資訊整理能力。
LM Studio 顯示該工作階段紀錄為 173.52 單位/秒、1,746 單位及 2.15 秒延遲，顯示 30B 級 Q4_K_M 多模態模型不僅能成功載入，也能在本地端完成圖片辨識與長篇結構化輸出。憑藉 Radeon AI PRO R9700 的 32GB 顯示記憶體，模型本體與影像編碼器更有機會完整保留在 GPU 端，減少部分運算轉移至系統記憶體或 CPU 所造成的效能損失。
ComfyUI 影像生成：Z-Image Turbo 與 Wan 2.2
ComfyUI 是生成式 AI 領域中相當靈活且具專業深度的節點式操作介面，適合建立複雜的圖像與影片生成工作流。筆者在 ComfyUI 中測試 Z-Image Turbo，採用 1536 × 1024 解析度、9 Steps、相同提示詞與工作流，分別比較 BF16 原生高精度與 FP8 Scaled 混合精度。實測兩者單張生成時間皆約為 17～18 秒，FP8 Scaled 並未明顯加快生成速度，但最高顯示記憶體占用由 BF16 約 28GB 降至約 25GB，減少約 3GB。
這項結果顯示，生成速度的瓶頸不一定只取決於模型權重精度，也可能受到取樣器、VAE 解碼、節點流程、記憶體頻寬、及 ROCm 最佳化程度影響。從生成結果觀察，BF16 與 FP8 Scaled 在整體構圖、建築細節、色彩與光影上相當接近，未出現明顯畫質劣化；若要進一步比較細節文字、重複紋理、與邊緣穩定性，仍需以原始圖片進行 100% 或 200% 像素級檢視。實務上，FP8 Scaled 的主要價值未必是縮短單張生成時間，而是釋放更多顯示記憶體，讓使用者能加入 ControlNet、放大節點、第二模型、LoRA，或執行更高解析度的工作流。
影片生成是本次測試中負載最高的項目，測試使用 Wan 2.2 14B I2V FP8 模型，以 ComfyUI 原生圖生影片工作流運行，並關閉 Lightning 與 Turbo 等加速方案。輸出解析度為 512 × 672、影片長度 5 秒、總幀數 81 幀，High Noise 與 Low Noise 階段各執行 10 Steps，合計 20 Steps。
實測 High Noise 階段耗時 6 分 11 秒，平均約 37.19 秒/it；Low Noise 階段約 6 分鐘，平均約 36 秒/it，完整工作流最終耗時 14 分 39 秒。雖然 14 分多鐘生成 5 秒影片並不屬於即時創作速度，但筆者測試刻意保留原生畫質與完整雙專家流程，因此更能反映大型影片模型的實際運算負載。
值得注意的是，執行日誌顯示「lowvram patches: 0」，代表工作流沒有因顯示記憶體不足而啟用 Low VRAM 切片機制，也不需要頻繁在 GPU 顯示記憶體與系統記憶體之間搬移資料。Radeon AI PRO R9700 的 32GB 顯示記憶體能讓 Wan 2.2 14B 完整跑完 20 Steps，證明它具備執行大型開源影片模型的能力；對偶爾製作短片、鏡頭預覽或離線批次生成的創作者而言仍有實用性，但若需要大量日常產出，則可改用加速模型、降低步數或搭配批次排程。
Hermes Agent 與 Agents-A1：本地代理工作流實測
生成式 AI 正逐漸從單純的問答模式，發展為能夠規劃任務、調用工具並自主執行多個步驟的 Agentic Workflow。筆者測試採用開源 Hermes Agent 框架，搭配 Agents-A1 代理型語言模型進行實際任務驗證。代理系統常見的運作方式之一是 ReAct，模型會依序接收目標、分析並拆解任務、調用外部工具、觀察執行結果，再根據回傳資訊調整後續行動，持續迭代直到任務完成或達到預設停止條件。
本次測試重點並非單純比較模型每秒能生成多少 Token，而是驗證本地模型能否長時間支撐多步驟、需反覆調用工具的代理工作流。任務內容包含載入預先建立的 Skill、啟動 6 個子代理、進行多來源資料研究、比對與整合不同來源、產生翻譯與摘要檔案、建立完整研究報告，以及記錄執行進度、輸出路徑、資料限制與潛在風險。實際測試中，Hermes Agent 成功透過 LM Studio 內的 Agents-A1 模型，在限定的 F:\HermesBench 工作目錄中完成 AMD 與 NVIDIA AI 晶片報告的資料處理，並產出英文翻譯、英文摘要及進度 JSON 檔案。
這項結果主要反映 Radeon AI PRO R9700 在長時間維持模型常駐與連續推論方面的價值，代理任務往往需要反覆推論、呼叫工具、讀寫檔案與整理上下文，32GB 顯示記憶體有助於降低模型反覆卸載，或將部分模型與運算轉移至 CPU 和系統記憶體的情況。不過完整代理工作流的總完成時間仍會受到 GPU 推論延遲、CPU 效能、網路搜尋、硬碟存取、外部工具回應速度、模型推理策略、與框架調度效率影響，因此不能只以 Token 生成速度評估整體效能。
遊戲效能測試
不只是一張 AI 工作卡 也具備高階遊戲能力
ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 雖然主要定位於內容創作、專業工作站與本地 AI 運算，但核心規格與 Radeon RX 9070 XT 相當接近，同樣採用 RDNA 4 架構，具備 64 組運算單元、4096 個串流處理器與 128 個 AI 加速器。更準確地說，R9700 是以 RX 9070 XT 級核心為基礎，針對專業用途重新設計的工作站顯示卡，並將顯示記憶體提升至 32GB GDDR6，搭配雙插槽渦輪散熱、12V-2x6 電源接頭與多卡部署設計，更重視長時間穩定運算、AI 模型載入與專業應用。
由於保留完整的 RDNA 4 圖形核心，R9700 除了能執行 AI 推論、影片生成與內容創作，也具備高階 3D 遊戲能力，並支援 AMD FSR 4.1 等機器學習超解析技術。因此它並非只能進行專業運算的工作卡，而是一張兼具 32GB 大容量顯示記憶體、工作站特性與高階 Radeon 遊戲功能的多用途顯示卡；不過實際遊戲表現仍會受到核心時脈、驅動設定與渦輪散熱策略影響，不能直接視為完全等同於 RX 9070 XT。
4K 光追遊戲與 FSR 4.1 技術效能測試
為了檢驗 Radeon AI PRO R9700 在高階遊戲中的實際表現，筆者選用＂惡靈古堡：安魂曲《Resident Evil Requiem》、人機迷惘《PRAGMATA》、與電馭叛客 2077《Cyberpunk 2077》＂等三款 4K 光線追蹤遊戲，測試其原生渲染效能，以及開啟 FSR 後的畫面流暢度與效能提升。
三款遊戲統一採用 3840 × 2160 解析度、最高畫質、與最高光線追蹤設定，並比較原生輸出與 FSR 模式。測試數據包含平均 FPS、Frametime 與 1% LOW AVG FPS，用來觀察整體效能，透過畫面延遲及低幀率穩定度，進一步評估 Radeon AI PRO R9700 在 4K 光追遊戲與 FSR 技術下的實際遊戲體驗。
惡靈古堡：安魂曲《Resident Evil Requiem》
在 2160p、最高畫質與最高光線追蹤設定下，ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 原生輸出平均為 35 FPS，Frametime 約 28ms，1% LOW AVG FPS 為 33 FPS，整體可遊玩，但流暢度有限。
開啟 FSR 4.1 Native AA 強化畫質細節，並搭配 FSR 3.1 提升幀數後，平均效能提升至 60 FPS，Frametime 降至 16ms，1% LOW AVG FPS 也提高至 56 FPS。相較原生模式，平均幀率提升約 71%，畫面延遲與低幀表現也明顯改善，使 4K 最高畫質與光追最高設定達到更流暢的遊戲體驗。
人機迷惘《PRAGMATA》
在同樣最高特效設定的環境下，原生輸出平均為 78 FPS，Frametime 約 12ms，1% LOW AVG FPS 為 71 FPS，已具備相當流暢的 4K 光追表現。
開啟 FSR 4.1 最高品質模式後，平均幀率提升至 167 FPS，Frametime 降至 5.9ms，1% LOW AVG FPS 也提高至 142 FPS。相較原生模式，平均幀率提升約 114%，不僅大幅提升整體流暢度，也進一步改善低幀穩定性與畫面反應速度。
電馭叛客 2077 《Cyberpunk 2077》
最後是電馭叛客 2077，在同樣極高特效的環境，原生輸出平均為 23 FPS，Frametime 約 42ms，1% LOW AVG FPS 為 20 FPS，整體流暢度相當不穩定。
開啟 FSR 4.1 最高品質模式後，平均幀率提升至 43 FPS，Frametime 降至 23ms，1% LOW AVG FPS 也提高至 38 FPS。相較原生模式，平均幀率提升約 87%，畫面流暢度、低幀穩定性、與操作反應皆有明顯改善。
什麼是 AMD FSR？FSR 3 與 FSR 4.1 有什麼不同？
在 4K 解析度與最高光線追蹤設定下，即使是高階顯示卡，也可能因為龐大的像素、反射、陰影、與間接光照運算而面臨沉重負擔。AMD FidelityFX Super Resolution，簡稱 FSR，就是為了改善這類高負載情境而推出的影像升頻技術。
FSR 的基本原理，是先以較低的內部解析度渲染遊戲畫面，再將影像重建至螢幕的目標解析度。如此一來，GPU 每一幀需要處理的像素數量便能大幅降低，在犧牲少量畫質的情況下，換取更高的 FPS 與更短的幀時間。
需要特別區分的是，FSR 升頻與 Frame Generation 幀生成，是屬於兩種不同功能。開啟 FSR Quality 品質模式，並不代表會同步啟用幀生成；若遊戲另外提供 Frame Generation 選項，可再依畫質、延遲與效能需求決定是否開啟。
FSR 的基本運作方式
以 4K 解析度為例，遊戲原生輸出為 3840×2160。開啟 FSR Quality 模式後，遊戲通常會先以約 2560×1440 的內部解析度進行渲染，再透過升頻演算法重建成 3840×2160。
這種方式能減少 GPU 實際計算的像素數量，特別是在高解析度與光線追蹤同時開啟時，能有效降低渲染負擔。不過，因為最終畫面並非完全由原生 4K 像素直接產生，所以畫質表現會受到升頻演算法與影像重建能力影響。
AMD FSR 3：時域升頻結合幀生成
FSR 3 主要由兩項技術組成：Temporal Upscaling 時域升頻、可選的 Frame Generation 幀生成。
時域升頻如何重建畫面？
FSR 3 的時域升頻會參考目前畫面、前幾個畫格、動態向量、與深度資訊，將較低解析度的影像重建至目標解析度。
因為它會利用過去畫格中的資訊補足細節，所以相比單純的空間放大，能提供更穩定的邊緣與材質表現。不過若物體快速移動、場景突然切換，或畫面包含大量粒子、細線與反射表面，仍可能出現殘影、閃爍或錯誤重建。
Frame Generation 如何提高 FPS？
FSR 3 另外加入幀生成功能，透過畫面插值與光流分析，在兩個真正由 GPU 渲染完成的畫格之間插入額外畫格，進一步提高螢幕顯示的 FPS。
例如遊戲原本只能渲染約 40 FPS，開啟幀生成後，顯示幀率可能提升至接近或超過 60 FPS。不過這些新增畫格並不是完整重新渲染，因此雖然視覺流暢度提高，遊戲的實際輸入延遲仍主要取決於原始渲染幀率。
到了 FSR 3.1，AMD 將升頻與幀生成拆分，讓兩項功能可以獨立開啟，使用者能依照遊戲需求自行搭配。
AMD FSR 4.1：從傳統演算法進化到 AI 影像重建
FSR 4.1 是 AMD 新一代以機器學習為核心的超解析度技術，目前官方名稱逐步改為 AMD FSR Upscaling。與 FSR 3 主要依賴分析式時域演算法不同，FSR 4.1 會透過神經網路分析低解析度影像、動態資訊、與過去畫格，再重建出接近原生解析度的最終畫面。
FSR 4.1 的主要改善方向及重點包括：降低移動物體周圍的殘影、更完整地保留粒子與煙霧效果、改善細小紋理與幾何細節重建、提升鏡頭移動時的時間穩定性、減少細線、高反差邊緣、以及反光表面的閃爍。
FSR 4.1 同樣提供 Native AA、Quality、Balanced、與 Performance 模式，讓玩家在畫質與效能之間進行調整。ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 採用 RDNA 4 架構，可使用 FSR 4.1 的機器學習升頻路徑，透過顯示卡內建的 AI 運算單元執行影像重建。
FSR 3 與 FSR 4.1 的核心差異
FSR 3 與 FSR 4.1 的差異，不只在於能提升多少 FPS，更重要的是畫面重建方式與最終影像品質。FSR 3 主要採用分析式時域升頻演算法，能有效提升效能與流暢度，但在高速移動、細線、反光與粒子效果中，較容易出現殘影、閃爍、或細節被抹除的情況。
FSR 4.1 則導入機器學習神經網路進行畫面重建，雖然對 AI 運算能力要求更高，但能明顯改善動態殘影、細節穩定性、與閃爍問題，並更完整保留粒子與細微紋理。簡單來說，FSR 3 的重點是提升效能，而 FSR 4.1 則是在維持相近效能增益的同時，讓畫質更接近原生輸出。
開啟 FSR 後畫面與效能會如何改變？
開啟 FSR Quality 模式後，GPU 不必直接以完整 4K 解析度完成所有渲染，而是先以較低的內部解析度產生影像，再重建為 4K 輸出。這能降低像素著色、光線追蹤、後處理、與單幀生成負擔，因此在相同畫質及光追設定下，通常可提升平均 FPS、縮短 Frametime，改善整體流暢度與操作反應。
不過升頻重建也可能造成遠處紋理略微模糊、細線與高反差邊緣閃爍、移動物體殘影，以及反光、煙霧、或粒子效果不穩定等問題。FSR 4.1 的主要價值，就是利用機器學習改善這些動態畫質缺陷，在保留效能增益的同時，提供比 FSR 3 更接近原生輸出的細節與穩定性，而不只是單純追求更高 FPS。
開啟 FSR 的實際好處
在 4K 解析度與最高光線追蹤設定下，GPU 必須同時處理大量像素、反射、陰影、與間接光照運算，部分遊戲原生效能可能低於 30 FPS。開啟 FSR 後，可透過較低內部解析度重建 4K 畫面，將幀率提升至 40 FPS 以上；若遊戲另行支援並開啟 Frame Generation，部分作品甚至有機會突破 60 FPS，讓玩家不必直接關閉光線追蹤，也能獲得較流暢的遊戲體驗。
FSR 也能縮短 Frametime，改善畫面更新與操作反應，例如 42ms 約等於 24 FPS、22ms 約等於 45 FPS、16.7ms 則約等於 60 FPS；Frametime 越短，滑鼠與控制器操作通常越即時。除了平均 FPS，1% LOW AVG FPS 也能反映沉重場景下的低幀穩定性，開啟 FSR 後因單幀渲染負擔降低，通常可同步減少突然掉幀與卡頓。
對 4K 遊戲而言，FSR Quality 通常是畫質與效能較平衡的選擇。它能在畫質損失相對有限的情況下釋放更多效能，讓玩家優先保留高材質、陰影與光線追蹤設定，而不必一開始就大幅降低畫面品質。
三種 4K 畫面模式差異分析
原生 4K 模式在紫色設備表面的刮痕、漆面顆粒、反射過渡與物體邊緣呈現最自然，沒有明顯額外銳化感，整體畫面較柔和但材質真實。不過其主要問題在於平均僅 23 FPS，難以提供理想的 4K 光追遊戲體驗。
FSR 3 品質模式的整體構圖與原生畫面相近，但放大後可發現部分細節稍微柔化，例如斜邊輪廓、細小刮痕、接縫掉漆、反光區域顆粒、與背景牆面紋理。不過在一般 4K 觀看距離下差異並不明顯，能以輕微畫質損失換取接近兩倍的幀率，整體仍具有很高的實用性。
FSR 4.1 品質模式則在細節保留與動態穩定性上更接近原生，紫色外殼輪廓、刮痕、掉漆、接縫缺口、與反光表面顆粒都比 FSR 3 更清楚，物體與背景的分離感也更好。畫面帶有較強的微對比與銳利感，第一眼甚至可能比原生更清楚，但這主要來自 AI 重建與銳化效果，並不代表實際增加了更多幾何或材質資訊。
FSR 4.1 的重要進步之一是時間穩定性，但這項優勢無法只靠靜態截圖完整呈現。若要進一步比較 FSR 3 與 FSR 4.1，應錄製相同路線與鏡頭運動的影片，觀察緩慢移動時刮痕是否閃爍、快速轉動視角時物體邊緣是否產生殘影、新進入畫面的物體是否需要數幀才變清楚，以及金屬高光、細線、遠處招牌、粒子、與煙霧是否出現跳動、忽清忽糊、或被錯誤抹除等問題。
因此 FSR 4.1 與 FSR 3 的真正差距，通常會在動態畫面中比靜態截圖更加明顯，尤其是在移動物體殘影、粒子細節、細線閃爍與高反光表面的穩定性方面。
總結
真正能完成本地 AI 工作的工作站 GPU，正是這張 ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700 顯示卡的價值，不只是擁有 32GB 大容量顯示記憶體，而是能將這項硬體優勢實際轉化為完整的本地 AI 工作能力。在筆者的測試中，它能以超過 100 token/s 的速度執行本地語言模型，載入 Qwen 3 VL 30B Q4_K_M 進行多模態圖片分析，在約 17～18 秒內完成 1536 × 1024 的 Z-Image Turbo 圖片生成，並在未啟用 Low VRAM Patch 的情況下跑完 Wan 2.2 14B 影片工作流。Hermes Agent 搭配 Agents-A1 的測試也證明，Radeon AI PRO R9700 不只適合單次推論或生成，還能支撐模型長時間常駐、多代理協作、工具調用、與檔案處理等複合型工作。
遊戲方面，Radeon AI PRO R9700 的原生 4K 最高光追效能未必能在所有遊戲中穩定達到 60 FPS，但透過 FSR 4.1 可大幅改善幀率、Frametime、與低幀穩定性，讓原本較難流暢運行的 4K 光追遊戲提升至更具可玩性的水準。因此這張卡最適合需要在本地執行 20B～30B 級模型、使用 ComfyUI 製作高解析度圖片、測試大型影片模型、建立私有 AI Agent 與自動化流程，同時又希望保留 4K 遊戲能力的 AI 開發者、內容創作者、與硬體研究者。
32GB 顯示記憶體讓 Radeon AI PRO R9700 能完成許多 16GB 顯示卡難以完整載入的工作，而 RDNA 4 架構與 FSR 4.1 又讓它在專業運算之外，仍保有高階遊戲能力。它不是單純的大顯存遊戲卡，而是一張真正能兼顧本地 AI、內容創作、專業工作、與遊戲需求的多用途工作站 GPU。
ASUS TURBO Radeon AI PRO R9700
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