这是一个非常典型的“硬件太新，软件生态尚未适配”的问题。
恭喜你用上了 RTX 5070 Ti (Blackwell 架构)，但目前的痛苦在于：你的显卡架构（Compute Capability）大大超出了 xformers 预编译包的支持范围。

你需要立刻放弃强制使用 xformers，改用 PyTorch 原生的优化方案。

目前 PyTorch (特别是 2.x 版本) 内置的 SDPA (Scaled Dot Product Attention) 性能已经非常接近甚至在某些新显卡上超过 xformers，且兼容性最好。
找到你的 ComfyUI 启动脚本（通常是 run_nvidia_gpu.bat 或者你自定义的 .bat / .sh 文件）。
右键点击 -> 编辑。
找到 main.py 所在的那一行。
删除 --xformers 或 --force-fp16 等参数（如果有）。
添加 --use-pytorch-cross-attention 参数。
修改后的命令大致如下（参考）：
Code snippet.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --use-pytorch-cross-attention --preview-method auto
注意：如果不确定，直接把 --xformers 删掉，通常 ComfyUI 会自动回退到 PyTorch Cross Attention。

你提到的 PyTorch 2.10.0 可能是笔误（目前最新稳定版是 2.5.x，预览版是 2.6）。如果你的 PyTorch 版本过低，可能无法识别 RTX 50 系显卡。
鉴于你是 RTX 50 系显卡 + CUDA 12.8：你需要确保你安装的是 PyTorch Nightly (预览版) 或者最新的 2.6.0 (如果已发布)，因为旧版 PyTorch 没有包含适配 Blackwell 架构的代码。
如果方案一和二无效，请尝试重新安装最新的 PyTorch Nightly 版本（卸载旧的 torch 后）：
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128