一、外觀設(shè)計(jì)

這兩年，AI 已經(jīng)成為不止科技圈，而是各行各業(yè)都重點(diǎn)關(guān)注的焦點(diǎn)，AI 相關(guān)的產(chǎn)品與技術(shù)正以前所未有的速度滲透到人們工作、生活的方方面面，從事 AI 相關(guān)的開(kāi)發(fā)者、極客也越來(lái)越多。面對(duì)新的時(shí)代和技術(shù)浪潮，只有以身入局，擁抱 AI，才能讓技術(shù)真正為我們所用。

而如果恰好你就是一名 AI 初學(xué)者、初期開(kāi)發(fā)者或者創(chuàng)業(yè)者，難免需要在本地搭建 AI 開(kāi)發(fā)環(huán)境?，進(jìn)行 AI 開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證或者部署的開(kāi)發(fā)性工作，這時(shí)候一臺(tái)適合在本地完成這些工作的高性能主機(jī)就很重要了。

說(shuō)到這，小編想到 AMD 在今年年初推出的代號(hào)“Strix Halo”的銳龍 AI Max 300 系列 APU，可以說(shuō)就是專門(mén)為滿足高端 AI PC 上述需求而量身打造的。

銳龍 AI Max 300 系列平臺(tái)采用 Zen 5 CPU 和 RDNA 3.5 GPU 架構(gòu)，并運(yùn)用先進(jìn)的芯粒（chiplets）封裝技術(shù)。每個(gè) Zen 5 CPU 核心位于獨(dú)立的 CCD 上，兩個(gè) CCD 最高提供 16 顆 Zen 5 超大核心 32 線程，集成顯卡（iGPU）最高擁有 40 個(gè) RDNA 3.5 計(jì)算單元。

此外，該平臺(tái)采用 LPDDR5x 內(nèi)存標(biāo)準(zhǔn)，內(nèi)存帶寬高達(dá) 256GB/s，集成 50 TOPS“XDNA 2” NPU，為 Windows 11 AI+ PC 提供領(lǐng)先的 AI 性能。

目前市面上其實(shí)已經(jīng)有不少搭載“Strix Halo”APU 的 AI PC 產(chǎn)品，剛好，最近IT之家拿到了其中一款來(lái)自極摩客的 EVO-X2 桌面 Mini AI 工作站，有著桌面 AI 超算中心之稱（以下簡(jiǎn)稱“極摩客 EVO-X2”），搭載系列頂級(jí)旗艦型號(hào)銳龍 AI Max+ 395，相信會(huì)很適合從事 AI 初學(xué)開(kāi)發(fā)和極客們折騰 AI 使用。所以今天我們不妨對(duì)其進(jìn)行一番測(cè)試，看看它的表現(xiàn)究竟如何。

極摩客 EVO-X2 采用銀白色的長(zhǎng)方體包裝盒，正面只有金色的“GMKtec”字樣，看起來(lái)十分簡(jiǎn)潔利落。

打開(kāi)包裝極客看到極摩客 EVO-X2 桌面 AI 超算中心主機(jī)本體，這款主機(jī)為德國(guó)紅點(diǎn)獎(jiǎng)設(shè)計(jì)師親自操刀設(shè)計(jì)，表面采用國(guó)標(biāo)“1050”再生鋁材質(zhì)，帶來(lái)更高品質(zhì)的機(jī)身質(zhì)感。

極摩客 EVO-X2 整體采用兩個(gè)大小不一的扁平長(zhǎng)方體重疊構(gòu)成的視覺(jué)三明治設(shè)計(jì)，銀色的再生鋁金屬蓋板半包圍式覆蓋機(jī)身的頂部、底部和一個(gè)側(cè)面。機(jī)身頂部平面的左下角還做了削邊的設(shè)計(jì)，讓整機(jī)看起來(lái)更有設(shè)計(jì)感和極客感。

銀色的金屬蓋板只是外殼，中間的黑色部分才是真正意義上的主機(jī)本體，包含了主板、接口和散熱模組等組件。

除了上方的三角形氛圍燈開(kāi)關(guān)，所有的接口和按鍵都在側(cè)面的黑色區(qū)域內(nèi)，包括綠色醒目的電源鍵、Performance 性能模式切換鍵、SD 卡插槽、1 個(gè) USB 4 Type-C 接口，2 個(gè) USB 3.2 Type-A 接口，1 個(gè) 3.5mm 音頻接口。

背面則提供了 1 個(gè)電源插孔、1 個(gè) 3.5mm 音頻接口、1 個(gè) Giga LAN (RJ45) 網(wǎng)口、1 個(gè) USB3.2

(Gen2) 接口、1 個(gè) USB4 Type-C 接口、1 個(gè) DP 1.4 接口，1 個(gè) HDMI 2.1 接口和 2 個(gè) USB 2.0 接口。

極摩客 EVO-X2 作為一款桌面 AI Mini 工作站主機(jī)，整體還是十分小巧緊湊的，IT之家實(shí)測(cè)機(jī)身的厚度為 77.0mm，長(zhǎng)和寬分別為 23.2cm 和 22.1cm。

機(jī)身重量方面，小編實(shí)測(cè)為 1666g，基本上和一臺(tái)普通的超輕薄本差不多重，放在背包里不會(huì)覺(jué)得很墜重。

配件方面，極摩客 EVO-X2 隨機(jī)附贈(zèng)了電源線和一根 HDMI 線，此外還有說(shuō)明書(shū)和保修卡，都是常規(guī)配件。

整體來(lái)說(shuō)，極摩客 EVO-X2 小巧精致，有設(shè)計(jì)感，放在桌面上可以起到很好的顏值點(diǎn)綴作用，同時(shí)也比較便攜，對(duì)于可能需要移動(dòng)辦公和開(kāi)發(fā)的用戶來(lái)說(shuō)還是比較友好的。

正如前文所說(shuō)，性能上，極摩客 EVO-X2 最大的看點(diǎn)自然是搭載了 AMD“Strix Halo”系列旗艦芯片銳龍 AI Max+ 395，這款 APU 擁有 Zen 5 架構(gòu) CPU，16 超大核心 32 線程設(shè)計(jì)，最高頻率可達(dá) 5.1 GHz，并配備了 80MB 的緩存，整體規(guī)格非常強(qiáng)悍。

同時(shí)它還集成了 Radeon 8060S 顯卡。擁有 40 個(gè) RDNA 3.5 架構(gòu)計(jì)算單元，cTDP 范圍在 45-120W 之間，可以平替 RTX 4070 獨(dú)顯，能在 1080p 分辦率下流暢運(yùn)行各種游戲，還可驅(qū)動(dòng)四臺(tái)超高清 8K UHD 顯示器，并能高效編碼和解碼多種視頻 codec，如 AVC、HEVC、VP9 和 AV1。

它的 NPU 采用了全新的 XDNA 2 架構(gòu)，Al 算力 50 TOPS，總性能高達(dá) 126 TOPS。根據(jù) AMD 的介紹，其在 Windows 11 Al+PC 中，GPU 在 LM Studio 里的 Al 性能比 NVIDIA GeForce RTX 4090 高出 2.2 倍，且功耗降低 87%。

然后是在內(nèi)存和存儲(chǔ)方面，極摩客 X2 采用 128GB (16GB*8) LPDDR5X 8000MHz 低功耗內(nèi)存，不可拆卸，同時(shí)還有 2TB PCle 4.0SSD，雙 M.2 高速固態(tài)插槽，最大支持 8TB。

上手之后，IT之家也對(duì)極摩客 X2 做了一些簡(jiǎn)單的基準(zhǔn)性能測(cè)試，好讓大家整體了解這款迷你主機(jī)的性能。

首先是 CPU 的性能測(cè)試，在《CineBench R23》中，銳龍 AI Max+ 395 取得了單核 1993 pts，多核 36612 pts 的表現(xiàn)，性能十分頂級(jí)。

CineBench 2024 中，銳龍 AI Max+ 395 單核為 113 pts，多核為 1739 pts。

GPU 方面，IT之家測(cè)了《3D Mark》的 Time Spy 項(xiàng)目，得到顯卡成績(jī)?yōu)?10870 分，綜合得分 10698 分。

在 Fire Strike 項(xiàng)目中，銳龍 AI Max+ 395 顯卡成績(jī)?yōu)?28286 分，綜合得分達(dá)到 24614 分。

然后是 Solar Bay 項(xiàng)目的測(cè)試，銳龍 AI Max+ 395 顯卡跑到 185.99 FPS，綜合得分 48915 分。

可以看到，無(wú)論 CPU 還是 GPU，銳龍 AI Max+ 395 的性能都非常亮眼，足以和目前中高端的游戲本相抗衡了。

還有內(nèi)存方面小編也做了測(cè)試，通過(guò) AIDA 64 的內(nèi)存測(cè)試工具測(cè)得讀取速度達(dá)到 119.47 GB/s，寫(xiě)入速度達(dá)到 211.96 GB/s，拷貝速度為 156.61 GB/s，時(shí)延為 139.8 ns。

接著小編還使用 CrystalDiskMark 測(cè)了 SSD 的讀寫(xiě)性能，在 SEQ1M Q8T1 項(xiàng)目中，這塊 SSD 的讀取速度為 7105.01 MB/s，寫(xiě)入速度為 6439.17 MB/s。

我們知道，AMD 銳龍 AI Max+ 395 擁有為大模型量身打造的超強(qiáng)算力，這讓以往不能在本地部署的超大模型（例如文生文的 70B，32B 大模型，文生圖的 flux 模型等）都可以在搭載銳龍 AI Max+ 395 的極摩客 EVO-X2 中順利運(yùn)行，對(duì)于 AI 初學(xué)者、初級(jí)開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)無(wú)疑會(huì)非常友好。所以接下來(lái)IT之家也將重點(diǎn)為大家體驗(yàn)使用極摩客 EVO-X2 在本地部署各類 AI 模型以及相關(guān)的應(yīng)用體驗(yàn)。

首先我們嘗試用極摩客 EVO-X2 在本地運(yùn)行超大參數(shù)的模型，看看它能否流暢、順利地應(yīng)對(duì)。這里我們先以擁有 235B 參數(shù)的 Qwen3-235B-A22B-IQ2_S 模型為例，這個(gè)參數(shù)量的模型在本地運(yùn)行對(duì)于性能的開(kāi)銷是非常大的，而這里我們使用的是 AMD AI 生態(tài)伙伴模優(yōu)優(yōu)科技優(yōu)化的模型文件，利用銳龍 AI Max+ 395 統(tǒng)一內(nèi)存設(shè)計(jì)和高達(dá) 96GB 容量分配給顯存，通過(guò)定制化的內(nèi)存調(diào)度策略和深度量化優(yōu)化，從而讓全尺寸 Qwen3-235B 模型能夠在 AI PC 上流暢運(yùn)行。

具體來(lái)說(shuō)，使用時(shí)我們用 LM Studio 加載該模型，然后開(kāi)啟對(duì)話，首先提問(wèn)大模型一個(gè)類似人情世故的問(wèn)題：兩個(gè)人正常交談，其中一個(gè)男人夸贊對(duì)方做事能力強(qiáng)，對(duì)方回答 " 哪里，哪里”，請(qǐng)問(wèn)這里的“哪里，哪里”是什么意思？”

面對(duì)這樣超大參數(shù)的模型，可以看到，在處理這個(gè)問(wèn)題的過(guò)程中，AMD 銳龍 AI Max+ 395 的 GPU 的負(fù)載達(dá)到 49%，CPU 負(fù)載達(dá)到 61%，內(nèi)存負(fù)載達(dá)到 60%。

而此時(shí)，機(jī)器工作時(shí)的噪音僅為 47.8dBA，并不算高。

經(jīng)過(guò)思考和推理后，大模型做出了回答，整個(gè)回答的內(nèi)容非常嚴(yán)謹(jǐn)，一共輸出了 663tokens，速度為 9.46 tokens / s，首個(gè) token 輸出時(shí)延為 2.27s。

接下來(lái)，小編讓大模型用莎士比亞的風(fēng)格寫(xiě)一首關(guān)于人工智能的十四行詩(shī)，包含隱喻和押韻，并解釋韻律格式。

經(jīng)過(guò) 32.84 秒的推理和思考后，大模型寫(xiě)了一首英文詩(shī)。同時(shí)也解釋了韻律格式和實(shí)用的手法。

回答一共輸出 886 個(gè) tokens，速度為 9.06 tokens / s，首個(gè) token 輸出的時(shí)延僅為 0.11s。

然后，小編又給了它一個(gè)雞兔同籠的數(shù)學(xué)題，可以看到這次大模型花了 2 分鐘 52 秒的時(shí)間來(lái)思考和推理，隨后給出了不同的解答方法，最后結(jié)果都是正確的。

這次一共輸出 1482tokens，速度為 8.72 tokens / s，首個(gè) token 輸出的時(shí)延為 2.22s。

接下來(lái)，小編換了另一個(gè)超大參數(shù)量的大模型：DeepSeek-V3。這和我們剛才測(cè)試的 Qwen3-235B-A22B-IQ2_S 幾乎是同量級(jí)的模型，全量部署在極摩客 EVO-X2，話不多說(shuō)，我們接著看它的表現(xiàn)。

在測(cè)試中，小編先讓它幫我寫(xiě)一份公司周末舉辦的產(chǎn)品說(shuō)明會(huì)活動(dòng)策劃，DeepSeek 直接給出了回答，整體內(nèi)容清晰明了，符合小編提出的要求。

本次回答一共輸出 1105 tokens，速度為 4.39 tokens / s，首個(gè) token 輸出的時(shí)延為 5.47s，速度有點(diǎn)慢，但勝在可以穩(wěn)定運(yùn)行。

然后還是用一道數(shù)學(xué)題來(lái)考驗(yàn)大模型，常見(jiàn)的距離問(wèn)題，DeepSeek 給出的解法描述上有點(diǎn)復(fù)雜，不過(guò)最終的答案是正確的。

這次回答輸出了 874 tokens，速度為 4.55 tokens / s，首個(gè) token 輸出時(shí)延為 5.75s。

最后，小編讓它幫我寫(xiě)一篇去北京的五天四夜游玩攻略，DeepSeek 直接出了一份簡(jiǎn)單的攻略，不過(guò)整體內(nèi)容上沒(méi)什么毛病。

本次回答一共輸出 473 tokens，速度為 3.51 tokens / s，首個(gè) token 輸出的時(shí)延為 2.93s。

可以看到，在 AMD 銳龍 AI Max+ 395 的加持下，用極摩客 EVO-X2 在本地部署 Qwen3-235B 和 DeepSeek-V3 這樣的超大參數(shù)模型，依然能獲得十分流暢的體驗(yàn)，和大模型交流幾乎不需要過(guò)多等待，tokens 輸出的速度也是比較快的。這樣的體驗(yàn)放在半年多前的桌面 mini 主機(jī)上或者其他輕薄 AI PC 上幾乎是不敢想的。

做完了本地部署超大參數(shù)模型的體驗(yàn)，下面我們來(lái)看看文生圖、文生視頻這樣的創(chuàng)意內(nèi)容生成方向，極摩客 EVO-X2 能帶來(lái)怎樣的體驗(yàn)。

具體操作上，小編使用 Amuse 3.0 這款 UI 軟件來(lái)加載本地的模型。作為 AMD 的合作伙伴，Amuse 一直以來(lái)對(duì) AMD 平臺(tái)的 AI 性能表現(xiàn)是有著深度優(yōu)化的，因此也是我們?cè)u(píng)測(cè)中的常客了。并且 Amuse 還支持 AMD XDNA Super Resolution 功能，可以在文生圖時(shí)利用 AMD 平臺(tái) NPU 的能力對(duì)生成的圖片進(jìn)行超分到 2 倍的分辨率。

在測(cè)試時(shí)，小編首先使用 26GB 大小的 Flux-schnell 模型來(lái)進(jìn)行文生圖，先讓它生成一張“一只黑色耳朵的狗”的圖片，迭代步數(shù)為 4 步，分辨率為 1024×1024，輸出時(shí)超分到 2048×2048。

在生成過(guò)程中，銳龍 AI Max+ 395 處理器 GPU 頻繁沖高到 100%，CPU 占用為 4%，內(nèi)存占用為 20% 左右。

可以看到，本次生圖耗時(shí) 29.3s，性能為 0.1it/s。

然后，小編提高一下復(fù)雜程度，讓它生成一張主題為“一個(gè)男人在草地上彈吉他，天空中出現(xiàn)一道彩虹”，可以看到生成的照片很自然，就像真實(shí)的照片一樣。而生成這張圖耗時(shí)為 29.4s。性能表現(xiàn)為 0.1 it/s。

接著小編又測(cè)試了文生視頻的能力，使用大小為 6GB 的 Locomotion 模型，視頻分辨率為 512×512，視頻時(shí)長(zhǎng)為 8s。測(cè)試時(shí)，小編輸入提示詞“一只小船在平靜的湖面上漂蕩”，從結(jié)果上看 Locomotion 生成的視頻“AI 味”還是挺重的，視頻畫(huà)面也有不自然之處，但整體還是不錯(cuò)的。

生成這樣一段 8 秒的視頻，極摩客 EVO-X2 耗時(shí)為 121.4s，速度為 0.5 it/s，還是挺快的。

接著小編又讓它生成一段主題為“一邊走路一邊打電話的男人”的視頻，這次的時(shí)長(zhǎng)設(shè)為 10s，可以看到輸出的視頻風(fēng)格有點(diǎn)詭異，不過(guò)依然符合主題。

而生成這樣一個(gè) 512×512 的 10s 視頻，極摩客 EVO-X2 耗時(shí)僅為 148.6s，性能為 0.5 it/s，這個(gè)表現(xiàn)已經(jīng)是超出預(yù)期了。

可以看到，使用極摩客 EVO-X2 在本地部署 Flux-schnell、Locomotion 這樣的大型圖像、視頻生成模型也是可行的，而且使用體驗(yàn)也很流暢，生成 2048×2048 這樣的高分辨率模型也只需 25 秒左右的時(shí)間，這對(duì)于從事創(chuàng)意工作的用戶來(lái)說(shuō)，無(wú)疑是多了一個(gè)可以隨時(shí)隨地使用、不受網(wǎng)絡(luò)限制的輔助創(chuàng)作工具。

接下來(lái)，IT之家又嘗試了在極摩客 EVO-X2 上本地部署 MCP Agent 的體驗(yàn)。MCP（Model Context Protocol）又叫大模型上下文協(xié)議，它為大模型提供了一個(gè)“萬(wàn)能插座”式的接口，使得 AI 應(yīng)用能夠安全地訪問(wèn)和操作本地及遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)。在日常工作和學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常需要與瀏覽器、文件、數(shù)據(jù)庫(kù)和代碼倉(cāng)庫(kù)等外部工具進(jìn)行交互。在傳統(tǒng)方式中，我們需要手動(dòng)截圖或復(fù)制文本，再將其粘貼到 AI 窗口中進(jìn)行對(duì)話，MCP 服務(wù)卻充當(dāng) AI 和外部工具之間的橋梁，能夠自動(dòng)替代人類訪問(wèn)和操作這些外部工具。

具體測(cè)試時(shí)，小編在電腦端用本地 LM Studio+Cherry Studio 的形式來(lái)進(jìn)行，首先我們?cè)?LM Studio 中部署本地大模型，這里小編部署的是 Qwen3-8B-Q4_K_M 8B 大模型，大小為 5.03 GB，然后用 Cherry Studio 配置 MCP Server，然后在 Cherry Studio 里面進(jìn)行和 MCP 的交互。

這里以讓它以“信心”為主題寫(xiě)一個(gè) 300 字左右的短篇小說(shuō)，展示給我后，保存小說(shuō)內(nèi)容到 C:\Users\ithome\Desktop\output\ 信心.docx 這個(gè)指定的本地目錄中。

可以看到，在極摩客 EVO-X2 上完成這個(gè)操作還是很絲滑的，大模型也成功在本地創(chuàng)建了名為“信心”的小說(shuō)文檔，打開(kāi)后可以看到里面的內(nèi)容和模型生成時(shí)的文字內(nèi)容是一樣的。

而在 MCP 服務(wù)運(yùn)行過(guò)程中，Radeon 8060S 集成顯卡的占用基本上維持在 94% 以上，內(nèi)存占用達(dá)到 24% 左右，CPU 占用達(dá)到 8%。

此時(shí)極摩客 EVO-X2 絕對(duì)算是高負(fù)載運(yùn)行了，但運(yùn)行時(shí)的噪音依然不大，噪音還是 47dBA 左右，完全不擾人。

總體來(lái)說(shuō)，可以看到極摩客 EVO-X2 桌面 Mini AI 工作站主機(jī)憑借 AMD 銳龍 AI Max+ 395 APU 的強(qiáng)勁性能，為 AI 開(kāi)發(fā)者與極客帶來(lái)了可以說(shuō)是顛覆性的本地開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。

其搭載的銳龍 AI Max+ 395 芯片，以 50 TOPS 算力的 XDNA 2 架構(gòu) NPU 與高達(dá) 96GB 可分配顯存的統(tǒng)一內(nèi)存設(shè)計(jì)，徹底打破了“超大模型無(wú)法本地部署”的技術(shù)壁壘 —— 無(wú)論是 235B 參數(shù)的 Qwen3 模型，還是 DeepSeek-V3，都能在極摩客 EVO-X2 中流暢運(yùn)行，讓開(kāi)發(fā)者徹底告別云端部署的網(wǎng)絡(luò)延遲與 token 計(jì)費(fèi)焦慮。設(shè)備使用成本大幅降低，算法和模型數(shù)據(jù)還不容易外泄，讓用戶隱私、算法和數(shù)據(jù)模型更加安全。

得益于 Radeon 8060S 集成顯卡與 LPDDR5X 8000MHz 內(nèi)存的協(xié)同，主機(jī)不僅能輕松加載單個(gè)超大模型，更支持多模型并行運(yùn)行，配合 Windows 11 系統(tǒng)的深度優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了對(duì) LM Studio、Amuse 3.0 等主流 AI 工具的無(wú)縫兼容。從本地部署 Qwen3 大模型進(jìn)行自然語(yǔ)言交互，到通過(guò) Amuse + 調(diào)用 Flux-schnell 模型生成 2048×2048 分辨率圖像，再到利用 MCP 協(xié)議打通本地工具鏈，極摩客 EVO-X2 以“無(wú)網(wǎng)絡(luò)依賴、低延遲響應(yīng)、高算力釋放”的特性，構(gòu)建起覆蓋開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證及部署全流程的本地 AI 生態(tài)。

對(duì)于 AI 初學(xué)者與創(chuàng)業(yè)者而言，這臺(tái)主機(jī)不僅是性能強(qiáng)勁的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，更是降低技術(shù)門(mén)檻的“入場(chǎng)券”—— 無(wú)需依賴云端服務(wù)，即可在本地完成大模型訓(xùn)練、創(chuàng)意內(nèi)容生成與工具鏈集成，讓 AI 技術(shù)真正從理論走向?qū)嵺`。

同時(shí)值得一提的是，除了這款極摩客 EVO-X2，近期其他搭載銳龍 AI Max+ 395 處理器的桌面 Mini AI 工作站、移動(dòng)工作站產(chǎn)品也都已經(jīng)陸續(xù)上市，比如 ROG 幻 X 2025、惠普（HP）戰(zhàn) 99 Ultra 高性能筆記本移動(dòng)工作站等等，如果你對(duì) AI 感興趣，希望深入挖掘 AI PC 本地應(yīng)用的潛力，那么不妨嘗試一下。