极摩客EVO-X2桌面Mini AI工作站 小体积大能量，能跑235B大模型！

如今，AI大模型正在从云端向边缘，硬件形态的革新正成为技术落地的关键变量。传统AI工作站或是高配置的PC主机受限于体积与成本，难以满足开发者对“本地化部署”的迫切需求，尤其是对于个人开发者和爱好者，高昂的售价让他们望而却步;而消费级迷你主机虽以小巧著称，却困于硬件性能瓶颈，难以满足较大规模本地大模型的部署和运行。而极摩客EVO-X2桌面Mini AI工作站的出现则打破了这一困局，小巧的机身中有着非常大的能量。

这款产品的行业突破性，源于AMD锐龙AI Max+ 395处理器的颠覆性架构。通过Zen 5 CPU、RDNA 3.5 GPU与XDNA 2 NPU的三重架构算力融合，结合128GB统一内存的“可变显存”技术，支持最大96GB动态显存分配，不怕爆显存，可以在本地运行70B或更高级别参数的大模型。今天我们就带大家一起详细了解下这款桌面Mini AI工作站的表现究竟如何。

外观设计

极摩客EVO-X2的机身采用了类似于“三明治”的设计，银色再生铝金属盖板半包围覆盖顶部、底部及一侧，中间嵌入黑色主体，营造出悬浮效果。铝合金机身还经喷砂阳极氧化处理，呈现哑光银色质感，触感很细腻。

它的体积非常小，三维约为193×186×77 mm(约0.8L)，摆放时占据的空间很少。

实测整机的重量约为1.67KG，还是非常轻便的，移动或是携带都比较轻松。

机身表面分布着大面积的进风孔，尤其是左侧这边，出风口则在背面，所以建议大家立卧着使用，更有利于散热。

虽然体积很小，但在接口这块还是非常丰富的，正面除了电源按键和模式切换键外，还提供了SD 卡插槽、1个USB 4 Type-C接口，2个USB 3.2 Gen2 Type-A 接口，1个 3.5mm音频接口。

侧面还提供了一个氛围灯模式切换按键，可以调节不同的颜色。

背面则提供了1个3.5mm 音频接口、1个Giga LAN (RJ45) 网口、1个 USB3.2 Gen2 Type-A接口、1个USB4 Type-C接口、1个DP 1.4接口，1个HDMI 2.1接口以及2个USB 2.0 Type-A接口。

内部结构

我们简单来看看机身内部，可以说是非常的紧凑。其中一侧可以看到两个散热风扇，搭配下面的超大3热管，满足它在高负载下依然可以稳定运行。

另外一边还有个炫彩风扇，下方是两个M.2盘位，用户可以自行扩展和升级，最大能够支持8TB。

硬件性能

接着聊聊配置，极摩客EVO-X2搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器，采用Zen 5架构，16超大核心32线程，加速频率可达5.1GHz，64MB的三级缓存。集成了高达40 CU的RDNA 3.5架构GPU，型号为Radeon 8060S。还有着全新的XDNA 2架构NPU，Al算力高达50 TOPS。拥有全新的256GB/s超高带宽的内存接口，最高支持128GB LPDDR5X-8000内存。

我们这边也对理论性能进行了一些测试，首先来看CPU部分，表现是非常不错的，和游戏本上用的锐龙9 9955HX差距并不大，差不多有其90%的水平了。

GPU这块，Radeon 8060S的表现是非常强势的，甚至小胜了一些“满血”RTX 4060移动版，可以说是目前集成显卡“天花板”的存在了。

对于AI大模型有些了解的小伙伴都知道，想要运行大参数量的模型，需要更大的显存支持。为此，极摩客EVO-X2搭载了128GB统一内存，而且最高可以将其中的96GB内存分配给性能非常强大的Radeon 8060S显卡来作为显存，这使得它可以运行大参数量的大语言模型。通过AIDA 64的内存测试工具测得读取速度达到120.24GB/s，写入速度达到211.73 GB/s，拷贝速度为153.98 GB/s，时延为140.4ns。

硬盘这块，它配备了一块2TB PCIe4.0 SSD，可以容纳很多文件和数据，毕竟本地大模型的体积还是很大的，参数量大的甚至可以达到上百G。实测，顺序读取速度为 7112.13 MB/s，顺序写入速度为 6442.91MB/s，速度还是很快的。前面也提到，这款机器还额外提供一个M.2插槽，最大支持8TB，用户可以按需求进行扩展。

性能释放这边，实测CPU+GPU双烤刚开始能飙到140W，之后会稳定在120W，CPU核心温度在98℃，释放还是很极限的了。

AI大模型测试

作为一款桌面mini AI工作站，它的特长当然是跑大模型了，其搭载的锐龙AI Max+ 395不仅有着强大的CPU、GPU和NPU，而且支持128GB的统一内存，至高可以分配96GB作为显存，因此可以胜任一般台式主机和笔记本设备无法运行的32B、70B甚至更大参数量的模型，让一些原本只能跑在云端的模型在本地也能跑起来，对于广大AI初学者、初级开发者来说无疑是一个好消息，它提供了高性能、高隐私的本地开发环境，使AI开发者无需依赖云端资源即可部署大模型，让算法模型数据不外泄，而且无网络延迟，没有token收费焦虑，对比专业的设备便宜很多，降低了开发门槛。

这里就先来看看它跑大语言模型的表现如何，我这边用的是LM-Studio在本地部署了7B/14B/32B/70B参数的DeepSeek大模型，用的均为Q4_K_M量化的模型，即4位量化混合精度优化。准备四项测试内容，包括旅行行程规划、文档内容总结、中学化学问题以及高考数学解题，直接来看结果这块：

对于一台mini主机来说，它的表现是非常不错的。跑70亿参数模型时，显存占用约为6GB，生成速度高达40 token/s以上;140亿参数的话显存占用大概是10.7GB，生成速度达到了20 token/s;320亿参数，显存占用来到了21GB，生成速度依然能在10 token/s上下，是比较流畅的水平;700亿参数，显存占用达到了38GB，生成速度在4.5 token/s左右，这个速度就算是能用的水准，但在要求流畅跑之前，先要能跑，要知道即便是目前桌面端最强的消费级显卡RTX 5090，也就32GB显存，跑这个模型时会出现爆显存的问题，一般的PC设备都无法加载上如此体量的本地大模型。

那么700亿参数就是它的极限吗？显然不是，它甚至还能跑235B，也就是2350亿参数的大模型。旗舰模型Qwen3-235B-A22B采用混合专家(MoE)架构，总参数量达235B，但与上面测试使用的稠密模型有多大参数量就用多少参数计算相比，这类混合专家模型在执行运算时，虽然依然会将整个模型载入到显存当中，所以需要大显存的支持，但在实际运算时仅需要部分参数参与运算，像这个模型在日常推理仅需激活22B参数，而且由于参数量大，它在实际使用时是要强于预算量更大的同系列稠密模型的，这种需要大显存来承载模型，同时实际运算量又没有那么大的模型可以说非常适合这台设备了。

但毕竟235B的参数量还是太大了，Qwen3-235B-A22B的Q4量化版本所需要的显存也得100G+才能载入，会爆显存。但不要紧，我们找到了一个模优优科技优化的Q2动态量化版本的模型，它只需要不到80GB的显存就可以载入了。

依然是刚才的四项测试，生成速度差不多可以达到12-13 token/s，比32B的稠密模拟还要快一些，属于流畅可用的水准了。

依靠着锐龙AI Max+ 395强大的AI算力和超大的统一内存设计，极摩客EVO-X2可以承载一般消费级PC设备无法胜任的32B、70B甚至235B超大参数的大语言模型，同时它还可以部署StableDiffusion、Wan2.1等文生图或者文生视频模型，本地化部署降低了对云端算力的依赖，开发者可直接在本地调用模型进行迭代验证，缩短从实验到Demo的周期。

另外，锐龙AI Max+ 395兼容ONNX runtime，directML等多种模型和 API，适合Windows平台部署、运行、加速主流模型应用。对于多模态AI应用原型，利于进行实验和形成Demo，帮助快速发布开源项目。

生产办公测试

当然，除了可以跑各种大模型外，它同样可以胜任日常的生产办公和游戏娱乐需求。先来看生产力这边，PCMark 10基准性能测试和应用程序测试分别取得了9212分和14078分的成绩，应对日常的网页浏览、视频会议、文档编辑等任务是非常轻松的。

数位内容创作这边，UL Procyon图片编辑测试和视频编辑测试，前者运行的是PhotoShop和LightRoom两款图形设计软件，主要针对的是CPU性能，得分为8863，后者则是针对视频编辑软件Premiere Pro，同时考验CPU和GPU性能，尤其GPU加速后的得分高达22186。它可以很流畅的进行图片的处理，剪辑1080P、2K甚至4K视频都可以。

游戏这边，我选择了10款大型单机游戏，包括非常吃配置的《黑神话：悟空》、《赛博朋克2077》，也有经典的《古墓丽影：暗影》和《巫师3》等等，有1080P和2K两种分辨率，结果如下：

老一些的游戏，基本上最高或者次高画质都可以比较轻松应对，而新一些的在较高画质也能流畅玩。

小体积大能量的桌面Mini AI工作站

作为一台体积如此小巧的PC设备，其表现确实对的起桌面Mini AI工作站之名，锐龙AI Max+ 395处理器提供了超强的AI算力，搭配上128GB统一内存，让其可以轻松部署70B甚至235B这种超大参数规模的大模型，并且提供了比较可观的生成速率。除此之外，其超大的显存不仅能够加载单个超大参数的模型，还能支持多模型并行，进行多模态AI应用的开发和测试甚至是对比。

对于AI开发初学者和个人开发者来说，极摩客EVO-X2提供了一个高性能、高隐私的本地开发环境，使AI开发者无需依赖云端资源即可部署大参数模型，让算法模型数据不外泄，而且无网络延迟，没有token收费焦虑，在加上其14999元的价格相比于动辄数万元的专业工作站或是高配置PC设备要便宜很多，大大降低了开发门槛。

对于一些有敏感数据的企业用户来说，这台设备可以让大模型完全在本地运行，敏感数据无需上传云端，解决了数据安全问题，而且相比于云端的部署和长期的使用成本都更低。

对于个人的AI爱好者来说，这样一台能够承载大体量模型的PC设备，可以利用它搭建本地的AI助手，帮助自己进行数据分析、文档整理等工作，或是利用大模型进行些内容创作，亦或是构建属于自己的本地知识库，玩法还是蛮多的。同时无论是它的生产还是游戏性能都非常不错，可以轻松胜任日常的办公和娱乐需求。

总的来说，极摩客EVO-X2以“迷你身材+旗舰算力”重新定义了桌面AI设备的可能性，在AI计算、生产力及游戏场景中均展现全能表现，其对大模型本地部署的支持和成本优势，使其成为当前AI开发者及创意工作者最为理想的选择。

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