2026年,AI PC 早就不是停留在 PPT 上的营销噱头,而是实实在在的生产力工具。然而,当你真正试图在本地运行 70B 参数的大语言模型,或者用 AI 自动化处理海量文档与代码时,往往会撞上同一堵令人绝望的墙——“显存焦虑”。
传统轻薄本那 8GB 或 16GB 的独立显存,连稍微大一点的模型文件都塞不下,直接报错闪退;而全尺寸台式机虽然性能强悍,却又失去了桌面的优雅与便携。难道在本地玩转“AI巨兽”,就必须在笨重和妥协之间二选一吗?
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今天我们要评测的主角——搭载 AMD 锐龙 AI MAX+ 395 处理器的 YO2 迷你 AI 工作站是非常好的选择。它不仅将 16 核 32 线程的顶级算力和 40CU 的强悍 GPU 塞进了一个仅 3.5L 的精致机箱里,更祭出了它的终极杀手锏:最高 128GB LPDDR5x 8000MT/s 的统一内存。
这不仅仅是一台迷你主机,它更像是一个被压缩在桌面上的“私人 AI 算力库”。今天,我们就来看看这台“桌面 AI 工作站”究竟是名副其实,还是徒有虚名。
一、 3.5L 的“算力魔方”与 128GB 统一内存的底层逻辑
测试之前,咱们先看看这台机器的物理形态、硬件配置和底层架构。
1. 外观与散热:不妥协的立式美学
拿到 YO2 的第一感觉是"精致"。它打破了传统迷你主机"扁平铁盒"的刻板印象,采用了不规则的立式设计。整机三维控制在 193×246×92mm,体积约 3.5L,裸机重量 1850g。银色的金属外壳搭配一侧的 MESH 镂空网孔和正面的流线型上盖,视觉上极具科技感。
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正面集成了一个独立的指纹识别模块和竖向的 RGB 氛围灯带,日常解锁一气呵成。同时前面板还配备了 1 个 40Gbps USB4 Type-C接口、3个 10Gbps USB-A 接口以及 3.5mm 二合一音频口——日常插拔 U 盘、连接耳机这些高频操作无需绕到机器背后,USB4 的 40Gbps 带宽既能跑高速存储,也可作为视频输出或外接扩展坞的通道。
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但最让我惊喜的是它的物理功耗切换按键。YO2 支持 55W、85W(或 80W)以及 120W 持续 / 160W 峰值功耗的三档调节。对于 AI 开发者来说,这意味着你可以在需要安静办公时切到 55W,而在跑大模型推理或渲染时,一键切到 120W 满血模式,无需进 BIOS 折腾,非常硬核。
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翻到后面板,扩展能力进一步拉满:1 个满血 HDMI 2.1 和 1 个 DisplayPort,均支持 8K@60Hz,轻松组建多屏工作站;双 2.5GbE 有线网口搭配 Wi-Fi 7 和蓝牙 5.4,双网口设计对 AI 开发者尤其实用——一个口走内网跑模型推理,一个口走外网同步数据,物理隔离更安心;后方同样配备了 1 个 40Gbps USB4 和 2 个 USB 2.0,高速外设与低速键鼠各得其所。整机算下来,5 个 USB-A + 2 个 USB4 + 双视频输出 + 双网口,无需额外扩展坞就能直接开工。
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内部扩展同样不含糊:打开底盖,YO2 提供了 3 个 M.2 2280 PCIe Gen4 SSD 盘位,除了出厂预装的 2TB 系统盘,还能再加两块硬盘做数据盘或模型专用存储。对于动辄几十 GB 的 AI 大模型文件来说,这种本地存储的灵活性非常关键。
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为了压制这颗旗舰芯片,YO2 内部堆料了双涡轮风扇 + 单系统风扇 + 三热管的豪华散热模组。在后续的满载测试中,这套系统能否 Hold 住 160W 的瞬时爆发,我们将用数据说话。
2. 核心杀手锏:为什么“统一内存”是 AI 时代的降维打击?
YO2 搭载的 AMD 锐龙 AI MAX+ 395(代号 Strix Halo),是 AMD 迄今为止最强大的移动端处理器。它拥有 Zen 5 架构的 16 核 32 线程 CPU,以及 RDNA 3.5 架构、高达 40 个计算单元的 Radeon 8060S GPU。此外,还有算力高达 50 TOPS 的 XDNA 2 架构 NPU。整机(CPU+GPU+NPU)综合算力达到了惊人的 126 TOPS。
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但这一切,都不是它最恐怖的地方。它真正的“大杀器”,是那 128GB 的 LPDDR5x 8000MT/s 统一内存。
如果你了解过苹果 Mac Studio 为什么备受 AI 开发者推崇,就会明白“统一内存”的含金量。在传统的 Windows 笔记本中,系统内存(RAM)和显卡显存(VRAM)是物理隔离的。如果你买了一张 8GB 显存的 RTX 4060 笔记本,当你加载一个 40GB 的 70B 大模型时,即使你的系统内存有 64GB,模型也会因为“显存溢出(OOM)”而直接崩溃。
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而 YO2 的 Strix Halo 平台采用了内存池化技术。这 128GB 内存是 CPU 和 GPU 共享的!在 BIOS 或系统设置中,你可以自由划分内存与显存的比例(例如划分为 32GB 系统内存 + 96GB 显存)。这意味着,你拥有了一张拥有“96GB 超大显存”的显卡!
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这种架构彻底打破了传统独显的显存容量瓶颈,让它在面对动辄几十 GB 的本地大模型、超高分辨率的 AI 生图任务时,拥有了传统轻薄本甚至部分游戏本都无法企及的“包容性”。这也是我们接下来所有 AI 深度测试的基石。
二、 传统硬件性能实测:一颗“芯”包打天下的硬实力
很多人对迷你主机和 APU的刻板印象,往往停留在“只能轻度办公、玩玩网游”的阶段。但锐龙 AI MAX+ 395 是一颗名副其实的“性能巨兽”,它的 CPU 规模直接对标顶级游戏本,而 GPU 规模更是达到了主流独显的水平。我们倒要看看,在 YO2 这套三风扇散热模组的压制下,它的传统性能释放究竟有多猛。
1. CPU 性能:16 核 Zen 5 的桌面级统治力
锐龙 AI MAX+ 395 拥有 16 个 Zen 5 架构的物理大核,32 线程,最高加速频率可达 5.1GHz。这种全大核设计,在应对多核渲染和代码编译时优势极大。
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在 Cinebench R2024 测试中,其单核得分达到了 113分左右,多核得分 1405分上下。在 Cinebench R2026 测试中,其单核得分达到了 625分左右,多核得分 7468分上下。这个多核成绩已经超越了许多搭载16核处理器的厚重游戏本,甚至逼近了桌面端部分中高端处理器的表现。
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在 Geekbench 6 中,CPU单核得分约为2944分,多核得分高达19657分。这意味着无论是依赖单核高频的日常网页浏览、软件响应,还是吃满多核的视频导出、虚拟机多开,YO2 都能提供毫无迟滞的流畅体验。
2. 图形与内存:打破核显天花板的“超规格”配置
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这颗处理器集成的 Radeon 8060S 拥有 40 个 RDNA 3.5 计算单元,其规模已经不再是传统意义上的“核显”,而是实打实的主流独显级别。
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在 3DMark Time Spy(DX12 2K 测试)中,YO2 跑出了总分 11449 的成绩,其中图形得分高达 11552,CPU 分数为 10900。要知道,目前主流游戏本搭载的满血版(115W)RTX 4060 Laptop 显卡,其 Time Spy 图形分通常在 10500-11000 分左右。这意味着 YO2 凭借充沛功耗释放,其图形性能不仅稳稳超越了满血版的 RTX 4060 笔记本独显,甚至已经摸到了 RTX 4070 Laptop(约 12000 分)的尾巴。
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而在压力更大的Time Spy Extreme(DX12 4K 测试)中,总分达到5592,图形得分5204,CPU分数9702。在4K这种极高分辨率的渲染下,Radeon 8060S依然展现出了极强的吞吐能力,这得益于 Strix Halo 平台独特的统一内存架构,让GPU能够直接调用高达近百GB的内存作为“显存”使用,彻底杜绝了高分辨率下“爆显存”的尴尬。
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更值得一提的是它的内存子系统。YO2配备的128GB LPDDR5x 8000MT/s内存,得益于Strix Halo平台256-bit的超宽位宽设计,在AIDA64 内存测试中,其读取速度达到了惊人的 118GB/s以上,这几乎是传统双通道DDR5笔记本内存带宽的两倍!这种带宽正是GPU在调用统一内存进行AI推理和高负载渲染时,不出现性能瓶颈的物理保障。
3. 存储性能:2TB PCIe 4.0 的高速通道
我们使用CrystalDiskMark对这块2TB的 PCIe 4.0 SSD进行了测试。其顺序读取速度达到了6864MB/s,顺序写入速度也高达6345MB/s。
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这种级别的读写速度,不仅让系统的冷启动和大型软件的加载几乎在瞬间完成,更重要的是,在AI场景中,当你切换或加载一个几十 GB的大模型时,高速SSD能大幅缩短模型从硬盘读取到统一内存中的等待时间,让工作流更加连贯。
4. 创作性能:不仅是 AI 工作站,也是全能生产力
对于创作者而言,YO2 同样是一台高效的生产力工具。
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3D 渲染:在 V-Ray 的GPU渲染测试中,Radeon 8060S 跑出了37467成绩,应对日常的室内外效果图渲染完全不在话下。
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影像处理:在UL Procyon的标准化测试中,照片编辑(Photo Editing)得分约为8367分,视频剪辑(Video Editing)得分约为24578分。无论是使用Lightroom批量处理高像素RAW照片,还是在Premiere中进行4K H.264/H.265多轨剪辑、实时回放及导出,YO2都能提供丝滑的时间轴拖拽和快速的导出体验。
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5. 游戏性能:2K 分辨率下的 3A 实战体验
“核显不能玩 3A”的历史,在40CU的 Radeon 8060S面前已经彻底翻篇了。我们选取了五款极具代表性的 3A 大作,在 2K(2560×1440)分辨率下进行了实测,涵盖了从传统光栅化渲染到重度光线追踪的多种负载场景:
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《孤岛惊魂6》:在2K极高画质设定下,平均帧率达到87帧,最低帧为72帧。对于一款第一人称射击游戏而言,这个帧数表现已经非常优秀,无论是丛林中的潜行还是激烈的枪战,画面都保持了高度的连贯性,几乎没有撕裂感。
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《古墓丽影:暗影》:在2K高画质并开启中等光线追踪的设定下,平均帧率同样达到了87帧。作为DX12与光追的经典测试标杆,这一成绩证明了RDNA 3.5架构在处理复杂光影与体积雾效时的成熟度,劳拉在雨林和古墓中的探险显得极为流畅。
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《战锤3:全面战争》:这款极度依赖CPU多核性能与GPU吞吐量的策略大作,在2K中画质下跑出了平均74 帧 的成绩。对于一款需要处理海量单位同屏渲染、频繁进行大规模战役计算的策略游戏来说,这个帧数足以保证玩家在运筹帷幄时,画面不会出现拖泥带水的情况。
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《赛博朋克 2077》:面对这款“显卡杀手”,我们在2K分辨率、光线追踪超速模式下,开启 FSR帧生成并将超分辨率设为平衡档,最终取得了平均 72 帧、最低 60 帧 的表现。在如此极端的光追负载下,依然能守住60帧的流畅底线。
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《黑神话:悟空》:在这款虚幻5引擎打造的国产大作中,2K高画质并开启FSR 4后,平均帧率稳定在 87 帧/秒。无论是盘丝洞的复杂植被光影,还是与Boss拼刀时的满屏特效,YO2 都能提供丝滑的视觉反馈,让玩家彻底沉浸在西行之路的视觉震撼中。
小结:在传统 PC 性能领域,YO2 凭借 120W的充沛功耗释放,将锐龙 AI MAX+ 395 的潜力充分压榨了出来。它不仅是一台合格的迷你主机,更是一台能在 2K 分辨率下通吃主流 3A 大作、胜任重度视频剪辑的“全能小钢炮”。
三、AI 性能深度实测:不仅是跑分王,更是你的“本地超级外脑”
如果说游戏和渲染只是 YO2 的“副业”,那么 AI 算力才是这台 3.5L 小主机真正的“主战场”。得益于锐龙 AI MAX+ 395 高达 126 TOPS 整体算力、40CU 的强劲 GPU,以及最核心的 128GB 统一内存架构,YO2 在 AI领域的表现彻底颠覆了我们对迷你主机的认知。
1、UL Procyon AI 基准测试:生图与文本的全面碾压
我们首先使用业界权威的 UL Procyon 进行了标准化的 AI 推理测试。
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Stable Diffusion 1.5 (FP16):在生成 16 张 512 分辨率图像的测试中,YO2 取得了 922 分的高分。整体耗时仅 108.4 秒,平均生成速度高达 6.77 秒/张。这意味着在日常使用中,你几乎可以在输入提示词后“秒出”高质量的灵感草图。
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Stable Diffusion XL (FP16):面对负载更重、分辨率提升至 1024 的 SDXL 模型,YO2 依然稳扎稳打,获得 666 分。平均 56.3 秒/张的生成速度,对于需要精细打磨的高清商业海报或插画来说,完全在可接受的范围内。更重要的是,得益于 128GB+的超大共享显存,YO2 在运行 SDXL 时彻底杜绝了“爆显存”的报错。
AI 文本生成测试:YO2 调用 GPU (DirectML) 运行了四款主流大语言模型,其 Token 生成速度非常优秀:
UL Procyon选取的均为 3B-8B 级别的轻量模型,这是当前端侧部署的主流尺寸,适合实时翻译、文本摘要、意图识别等高频后台任务。该测试也是 AI PC 行业通用的基准线,便于与其他设备进行横向对比。
从数据看,YO2 在这四款模型上均表现良好:Llama 3 8B 达到 37.6 tokens/s,远超人类 10-15 tokens/s 的阅读速度,交互体感流畅;Phi-3 更是跑到了近 70 tokens/s。
2、LM Studio 大模型实战:128GB 统一内存的“降维打击”
UL Procyon 的测试虽然标准,但模型参数量相对较小(7B-8B 级别)。为了探究 YO2 的极限,我们打开了LM Studio,挑战那些让普通电脑直接“死机”的超大参数模型。
这就是 Strix Halo 平台 “统一内存架构” 发光的时刻。在传统 PC 上,显存和内存是隔离的,16GB 显存的 RTX 4080 也只能跑 14B 左右的量化模型。而 YO2 的 GPU 可以直接调用高达 98GB(系统总内存 128GB 中可分配给 GPU 的上限)的内存作为“显存”使用!
实测数据汇总:
Qwen3.5-35B-A3B-UD(MoE)—— 本地自动化的绝对主力
这是本次测试中最大的惊喜,速度逼近 70 tokens/s,远超人类阅读极限。得益于 MoE(混合专家)架构每次推理仅激活约 3B 参数的特性,它在 YO2 上展现出了惊人的爆发力。无论是代码补全还是长文撰写,回答几乎都是“瞬间铺满屏幕”。这个速度对于 FlowyAIPC 的后台自动化任务来说堪称完美匹配,彻底替代了原本需要消耗大量云端 Token 的高频重复工作。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-v2 ——实话实说,慢,但“能跑”就是胜利
作为开源社区最顶级的推理模型之一,70B级别的参数量在Q4量化下体积依然庞大。客观来说,实测5.1 ~ 5.2 t/s的速度确实比较慢,等待感是切实存在的,它绝对不适合需要快速响应的日常交互。但它的核心价值在于 “能跑起来”——普通独显本连加载的资格都没有,而YO2凭借统一内存从容将其载入。对于涉及公司机密代码、敏感财务数据等绝对不能上传云端的深度任务,它提供了一个完全离线、隐私安全的兜底方案。以时间换安全,在特定场景下具有不可替代的价值。
Qwen3.6-27B —— 同参不同命,架构决定体验
这组数据恰好说明了一个重要问题:在端侧设备上,模型架构比单纯的参数量更影响体验。Qwen3.6-27B 采用 Dense(稠密)架构,每次推理需要激活全部27B参数,因此在YO2上跑到12.7 t/s左右。这个速度日常对话尚可接受,但作为自动化后端就显得有些拖沓。这也从侧面印证了 MoE 架构在本地部署中的巨大优势。
小结:YO2 的 128GB 统一内存,让你在一台 3.5L 的迷你主机上拥有了差异化的本地 AI 体验。用 MoE 模型(近 70 t/s)支撑高频交互与自动化流水线,实现“Token 自由”;用 70B 推理模型(约 5 t/s)处理隐私敏感的深度任务,以时间换取绝对的安全可控。这不是对云端算力的全面替代,而是在隐私、效率与成本之间,提供了一个极具价值的本地平衡点。
3、FlowyAIPC:YO2 本地算力驱动的“AI 自动化员工”
跑分只是基础,真正的价值在于落地。YO2 搭载的FlowyAIPC(基于 OpenClaw 框架)之所以能成为这台主机的灵魂,核心原因在于它与硬件的深度契合。配合内置的Herdsman模型管理器,无需复杂配置即可一键下载并调用本地模型,让AI真正长出了“手脚”,能直接操控电脑执行任务。
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在实际办公自动化场景中,像Qwen3.5-35B-A3B-UD (Q4_K_M) 这类 MoE(混合专家架构模型,是目前最适合在本地运行的选择。Herdsman模型管理器中推荐度和评分也都比较高。这类模型不仅响应速度极佳(稳定在近 70 tokens/s),而且在代码、计算和文案等场景下的输出质量表现均衡。这种“速度快、质量稳”的特性,使其完全具备了日常办公的实际可用性,能够作为本地主力AI助手,从容胜任绝大多数的高频交互与生产力任务。
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当然,本地算力并非万能。当遇到联网搜索或超高复杂度推理时,FlowyAIPC 支持无缝切换至云端大模型。这种“本地 Qwen3.5 处理高频自动化 + 云端处理复杂任务”的端云协同模式,正是 YO2 作为 AI 工作站的核心价值所在:用 AMD Strix Halo 强大的本地 NPU/GPU 算力兜底日常开销,把昂贵的云端预算留给真正需要的“精活”,实现了隐私、效率与成本的最优平衡。
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此外,FlowyAIPC 还内置了钉钉、飞书、企微等多频道接入能力,理论上支持远程遥控本地 AI 查找发送文件。不过目前权限配置仍较繁琐,但这恰恰是极客玩法的魅力所在——随着生态完善,YO2 这台永不关机的本地 AI 服务器,潜力远不止于此。
总结
经过从外观设计、硬件性能、接口扩展到本地 AI 应用的全面测试,磐镭 YO2 给我们的整体印象可以概括为三个字:实用派。
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作为一款搭载 AMD 锐龙 AI Max+ 395 平台的迷你工作站,YO2 并没有在某个单项上追求极致噱头,而是选择在体积、性能与扩展性之间找到了一个合理的平衡点。193×246×92mm 的机身塞下了桌面级的多核算力、充裕的统一内存和灵活的存储扩展,同时保留了双 USB4、双 2.5G 网口等实用接口,开箱即可胜任主力工作台的角色。
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更值得关注的是它的 AI 落地能力。Strix Halo 平台的统一内存架构,让 YO2 具备了在本地流畅运行 30B 级别大模型的条件,这在传统迷你主机上几乎是不可能实现的。无论是 UL Procyon 的行业基准跑分,还是 LM Studio 中 Qwen3-35B 等模型的实际部署,都证明了它的 AI 能力并非停留在纸面参数,而是可以真正融入日常开发、创作和办公工作流的。
总的来说, YO2 是一台面向真实需求设计的产品。它适合需要在桌面部署一台高性能计算节点、同时不想被庞大机箱占据空间的开发者、内容创作者和 AI 进阶用户。如果你需要一台能跑模型、能剪视频、能多屏协同,且足够安静小巧的本地工作站,YO2 是目前市面上一个值得认真考虑的选择。
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