預算5000-7000,求推薦最具性價比台式電腦配置方案?
主要需求:3Dmax,PS,AI,AE,主要用來平面設計及4K視頻製作,求大神推薦2017最具性價比優勢的配置策略,非常感謝,坐等......
性價比一般的配置,湊合著用吧
CPU主板:r7 1700 +微星 b350m mortar主板 2350元
其他板子沒特價的話,買這板子穩如狗,幾乎沒聽過翻車的。搭配1700超到3.7基本問題不大,不過具體也要看CPU本身體質,如果U本身體質渣渣,你就是配個 X370也沒卵用。
散熱:鐮刀STB120 雙風扇版 125元
顯卡:耕升gtx1060 6G 裂風 1900元
電源:振華冰山金蝶550W戰鬥版 380元
內存:芝奇幻光戟3000C16 1500元
硬碟:按需求添加
固態:PM961 256G 650元
機箱:先馬坦克 200元
總計:7005
電源京東,其他盡量找便宜的淘寶店買。
設計向電腦沒有最性價比說法
但是有最合理說法。
銳龍1700 +七彩虹b350 2169元
顯卡 聯想1066微星代工 1550元
鎂光8G DDR4 2400T原廠台式機內存條 495元 x4
剪輯向建議多盤 2t X2
希捷2t 359元 x2
固態三星850 evo 256g 450元
機箱金河田g7 109元
電源 500w 50元
散熱 螢火蟲 70元
這樣你就擁有1700+1066+32g+4.25t硬碟 的工作主機了。
合計7096元。
體驗如下
使用32G內存的電腦是什麼體驗?
CPU 8400套裝淘寶1999內存 英睿達DDR4 8GX4 2200顯卡 技嘉1050 OC 879電源 酷冷GX450 299
SSD SM951 128G 398
HDD 希捷2T 399兩塊散熱 暴雪T400I機箱 自己選自己覺得好的。因人而異我不做推薦涉及到4K視頻的製作。與平面。我個人感覺起步需要32G內存。1050的GPU加速效果已經足夠了。IU 頻率高 在人機交互階段響應更快。AE PS ADOBE全家桶都更快。3DMARK。在渲染成品圖的時候雖然明顯弱與1700。但是在長時間的人機交互階段佔有優勢。總計6500左右除了性價比,應該還要兼顧到可靠性。
可靠性與性價比兼備的如下
cpu:intel i5-8400+華擎z370 pro4套裝(2099)內存:鎂光 英睿達 鉑勝運動系列DDR4 2400 16g(1199)顯卡:耕升GTX1060 6g烈風(1999)
硬碟:希捷酷魚1T 64m 7200(270)加速方案:Intel 3D Xponit 傲騰 16G(159)機箱:酷冷至尊Master Box Lite5(299)電源:酷冷至尊GX450(279)散熱器:酷冷至尊 暴雪T400i(滿減 79)首先cpu選用8400散片,作為一顆鎖頻不挑體質的cpu,8400沒有購買盒裝的必要,性能上,評測普遍認為,它全方位超越了上一代的i7 7700,默認頻率2.8,全核睿頻3.8,單核最高可達到4.0,性能十分強大,搭配任何顯卡都不會存在瓶頸,而且TDW只有65w。
主板選用華擎z370 pro4,這款主板延續了pro4系列的性價比,供電能力強大,雖然不值得吹捧,但是完全夠用。
內存選用英睿達鉑勝系列,是全球DRAM巨頭鎂光子公司的產品,雖然兼容性一直受到詬病,但不可否認這款產品的PCB設計,散熱片的造型,以及顆粒選用都是上乘,在內存暴漲的當下,只有十銓會對它形成競爭,而鎂光也正是十銓的上游供貨商之一,鎂光曾經向十銓傾銷過一批白片,現在十銓內存上的鎂光顆粒,大都來自於此,而英睿達則可以保證全副鎂光原廠正片。
顯卡選用耕升烈風,耕升是顯卡界巨頭同德旗下的品牌,整體水準和影馳想進,具備獨立設計PCB的能力,烈風系列用料紮實,散熱採用三熱管,雙風扇,外觀極具特色,是追風系列的全面升級版。
硬碟選用希捷酷魚,沒什麼好說的,哪裡便宜在哪買就行。
加速方案選用傲騰,採用英特爾特有的3D Xponit快閃記憶體,耐用性強,在發布六個月後,英特爾罕見的下調了這款產品的價格,幅度達到60%以上,這得益於英特爾3D Xponit快閃記憶體技術的成熟,從測評上看,一根16g的傲騰內存,可以讓機械盤,提升到接近intel 600p nvme固態的速度。
綜合上述,預算6-7k的DIYer可以參照此配置去裝機,我預測它能帶來愉快的遊戲體驗。i6800k散片 1500左右 主板 x99 1千出頭 顯卡 1070ti 3500 其他 撿便宜 性價比高 買吧
我就是按之前毅神推薦的配的,因為有點翻車可能,所以貼一下我的配置僅供參考,價格是雙十一沒有可比性。
1700+b350 tomahawk+鎂光2400 8g*2+1060烈風+stb120p,除了stb上閑魚,其他全部京東,總價6600左右全買樹莓派組分散式計算(逃逃逃)
提醒題主千萬別按我這麼說的做…只是最近做一個數據處理又苦於沒錢上好伺服器…才想出這個方法
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