AMD锐龙AI Max+ PRO 495单机吞下三千亿参数大模型

五万元一台的桌面小主机，能装下近三千亿参数的大模型。极摩客EVO-X5 Pro搭载AMD锐龙AI Max+ PRO 495，192GB统一内存最多可划出160GB当显存。

作者 | 毛 烁

几个月前，DeepSeek V4 Flash开源，我第一时间点开了下载页。

名字叫“Flash”，听上去是个轻量版。可往下一拉，总参数2840亿，就算是4-bit量化版本，权重文件也有一百四五十GB。

我看了一眼桌上那台用了一年多的128GB统一内存锐龙AI Max+ 395主机，虽然它已经够强，但最多只能给GPU划出96GB显存，远远装不下这个模型。一年前，它还是我心里本地AI的“终极答案”；可那一刻，它连模型权重都放不进去。

没过多久，AMD发布了第二代Halo产品线的锐龙AI Max PRO 400系列，旗舰型号的AMD锐龙AI Max+ PRO 495最高支持192GB统一内存，其中160GB可以划给GPU当显存。我拿DeepSeek V4 Flash的体积一比，终于够得着了。

芯片有了，剩下的就是等整机。前几天，我在京东上刷到一台刚上架的新品：极摩客EVO-X5 Pro，搭载的正是AMD锐龙AI Max+ PRO 495，10月9日已经正式开卖。

首发有两种配置：192GB+2TB版本售价46999元，192GB+4TB版本售价49999元。查了查海外同平台的机器，价格也都在五万元左右。

价格为什么涨得这么快？一方面，模型越做越大，能不能装得下取决于总参数量，内存容量只能跟着往上加；另一方面，内存本身也在涨价，据Sigmaintell数据，今年第二季度LPDDR5X合约价环比上涨了89%。

这五万元花得值不值？我替大家算了一笔账。

如果用显卡拼出同样的160GB显存，需要5张32GB的旗舰显卡。按目前旗舰显卡3万元以上的零售价计算，光显卡就要15万元以上，主板、电源和机箱还没算在内。功耗上，5张卡满载时接近3000瓦，而EVO-X5 Pro处理器的峰值功耗只有160W。

那如果干脆不买，把模型交给云端运行呢？

对普通用户来说，这当然是个选项。可对医院、律所和企业财务部门来说，病历、合同、财务报表一旦传上云，就离开了自己的掌控范围，合规上根本过不去。而对很多依赖大模型的小型AI开发和创作团队来说，token重度消耗带来的成本也是一笔要算的帐。

两笔账放在一起看：比起15万元以上的独立显卡方案，五万元便宜了一大截，对于长期重度消耗Token的用户来说，一次投入比长期的支出也要划算；而对那些数据不能出门的用户来说，本地部署从来就不是选不选的问题，而是必须项。

想到这儿，我又切回EVO-X5 Pro的商品页，往下翻到参数介绍，看到这样一行字：“最高离线运行3200亿大模型”。3200亿，比DeepSeek V4 Flash的2840亿还多。几个月前我只能看、不能下的那个模型，这台机器说它能运行。

能不能运行，得自己试过才知道。我借来一台测试机，今天，它就摆在了我的桌上。

192GB统一内存、DASH远程管理、dTPM硬件加密，构筑商用旗舰

我把极摩客EVO-X5 Pro从包装盒里取出来，第一感觉是“厚重”：CNC全金属中框握在手里很有分量，棱线利落，有一股工作站的硬朗气质。机身可以横放，也可以竖放，还预留了标准机柜的安装位。

随机附带的是一个330W电源适配器（19.5V/16.9A）。EVO-X5 Pro提供静音、平衡、性能三档模式，处理器的持续功耗分别为54W、85W和120W，短时峰值可达160W。前面板设有性能模式切换键，按一下就能换挡。

功耗越高，发热就越大。为此，EVO-X5 Pro采用了一块VC均热板加3个风扇的散热系统。VC均热板相当于一根扁平化的热管，能把芯片的热量快速、均匀地传到散热鳍片上，再由风扇排出机外。有了这套散热，EVO-X5 Pro可以在120W下长时间满载运行。

接口配置，同样能看出EVO-X5 Pro“商用旗舰”的定位。

前面板有2个USB 3.2 Gen2 Type-A（10Gbps）、2个40Gbps的USB4 Type-C和1个3.5mm音频接口，外加RESET键和性能模式切换键。电源键集成了MoC指纹模块，关机状态下按下电源键，开机和指纹登录一次完成，不用再输入密码。

背面有HDMI 2.1（FRL，8K@60Hz）、2个USB 2.0、3.5mm耳机口和防盗锁孔。更值得关注的，是两个80Gbps的USB4 V2接口和两个10G万兆RJ45网口。

图：EVO-X5 Pro前后面板接口

两个万兆网口的分工并不相同：一个是RTL8127AT普通万兆网口，负责日常数据传输；另一个靠近DC IN的是RTL8127AP DASH专用管理网口。借助AMD DASH带外远程管理，即使设备已经关机或蓝屏，IT管理员也能远程开机、查看屏幕、修改BIOS、重装系统。此外，主板上还焊接了一颗dTPM 2.0独立安全芯片，与指纹识别一起，满足政务、医疗、金融等行业的安全合规要求。

接口、散热和安全模块，都是围绕处理器配置的。EVO-X5 Pro的算力，来自AMD锐龙AI Max+ PRO 495。

AMD锐龙AI Max+ PRO 495代号Gorgon Halo，属于AMD锐龙AI Max PRO 400系列，是AMD 面向本地AI应用Halo产品线的第二代产品，首代产品是代号为Strix halo的锐龙AI Max 300系列。它的CPU核心与I/O芯片均采用台积电4nm工艺，封装内共有3颗裸片。

CPU部分，AMD锐龙AI Max+ PRO 495采用Zen 5架构，16核32线程，16个核心都是完整规格的Zen 5核心，基础频率3.1GHz，最高加速频率5.2GHz。每个核心配备1MB二级缓存，合计16MB，另有64MB三级缓存，总缓存为80MB，并支持AVX-512指令集。

GPU部分，AMD锐龙AI Max+ PRO 495集成了Radeon 8065S。它基于RDNA 3.5架构，拥有40个计算单元，频率为3000MHz。计算单元是显卡中负责图形和并行运算的基本模块，主流移动处理器的内置显卡核心大多只有16个左右，Radeon 8065S的数量是它们的两倍以上。Radeon 8065S还支持AV1、H.265和H.264硬件编解码。

NPU部分，AMD锐龙AI Max+ PRO 495配备一颗XDNA 2架构的NPU，适用于低功耗运行长时间驻留的轻度AI任务。

与上一代AMD锐龙AI Max+ 395相比，AMD锐龙AI Max+ PRO 495变化最大的是内存容量和带宽。最大容量从128GB增加到192GB，提高50%；GPU可用显存上限从96GB增加到160GB，提高67%；内存速率从8000MT/s提高到8533MT/s，理论带宽从约256GB/s提高到约273GB/s。我那台旧机器装不下DeepSeek V4 Flash，差的就是这一步。

系统方面，EVO-X5 Pro兼容Windows和Linux，可以直接接入企业现有的IT环境。

120W满血释放，16核Zen 5与40 CU iGPU火力全开

配置看完，我心里还有一个疑问：机身这么小，AMD锐龙AI Max+ PRO 495能不能长时间保持高性能？所以，在测试大模型之前，我先把EVO-X5 Pro切换到性能模式（120W），做了五项基准测试。

首先是Cinebench R23。这一测试让CPU渲染一张3D图片，分别统计多核和单核的成绩。AMD锐龙AI Max+ PRO 495的多核成绩为37394 pts，单核成绩为2074 pts，多核倍率为18.03x。

图：Cinebench R23成绩（多核37394 pts，单核2074 pts）

先看多核成绩。37394 pts的高分，来自AMD锐龙AI Max+ PRO 495的16个Zen 5核心。这16个核心规格完全相同，没有“大核”“小核”之分，渲染任务可以平均分给每个核心。而且，EVO-X5 Pro在性能模式下为AMD锐龙AI Max+ PRO 495提供120W的持续功耗，保证16个核心同时满载时的供电。

多核倍率18.03x，表示多核成绩是单核的18倍。按理说，16个核心一起工作，成绩最多是单核的16倍；实际倍率超过16，是因为每个核心可以同时运行两个线程，单个线程用不完的计算资源，由第二个线程利用起来。

在实际场景中，这意味着用Blender、C4D做CPU渲染，或者转码视频、编译大型代码项目时，16个核心可以同时参与计算，任务耗时更短。微调模型前清洗数据、向知识库批量导入文档，同样依赖多核性能。

多核成绩看的是所有核心一起工作的能力，单核成绩看的则是一个核心单独工作时的速度，主要取决于频率。AMD锐龙AI Max+ PRO 495的单核最高频率为5.2GHz，因此单核成绩达到了2074 pts。

2074 pts的单核成绩，意味着打开Photoshop、启动编程软件、在Excel里修改数据后重新计算时，响应更快。智能体在本地执行任务时反复调用Git、运行测试脚本，每一步也主要依赖单核性能。

接下来是V-Ray Benchmark。在这项测试中，AMD锐龙AI Max+ PRO 495的成绩为40506 vsamples，全部核心同时工作时的频率保持在4.58GHz。

图：V-Ray Benchmark成绩（40506 vsamples，4.58GHz）

这背后是AMD锐龙AI Max+ PRO 495的高频多核与浮点计算能力。我们知道，V-Ray要计算画面中每一束光线的反射和折射，计算量大且高度重复。AMD锐龙AI Max+ PRO 495的32个线程全部满载时，频率仍有4.58GHz，比单核最高频率只低约600MHz，每个线程都能保持较快的计算速度。

同时，AMD锐龙AI Max+ PRO 495支持AVX-512指令集，一条指令可以同时处理多组数据；80MB缓存则把渲染中反复用到的数据留在芯片内部，减少等待内存的时间。

这意味着，设计师用3ds Max、SketchUp、Rhino配合V-Ray渲染效果图时，出图时间更短；而且渲染只占用CPU，iGPU仍然空闲，可以继续用于建模和预览。

看完CPU渲染，再来看图形性能。3DMark Time Spy Extreme测试用DirectX 12在4K分辨率下渲染游戏场景，分别测试GPU和CPU的性能。EVO-X5 Pro取得了5789分的总成绩，其中GPU分数为5407分，CPU分数为9665分。按3DMark的预估，《战地5》在1440P分辨率、最高画质下可以达到105 FPS以上。

图：3DMark Time Spy Extreme成绩（总分5789，GPU分数5407，CPU分数9665）

GPU分数背后，是AMD锐龙AI Max+ PRO 495集成的Radeon 8065S的图形计算能力。Time Spy Extreme在4K分辨率下渲染，需要处理大量像素。Radeon 8065S有40个计算单元，监控曲线显示，测试中GPU频率基本保持在3000MHz附近。

另外，Radeon 8065S作为iGPU，贴图、模型数据都要从系统内存中读取，内存带宽越高，数据供应越充足。AMD锐龙AI Max+ PRO 495的内存位宽为256-bit，速率8533MT/s，理论带宽约273GB/s，可以为40个计算单元持续提供数据。

CPU分数9665分，来自AMD锐龙AI Max+ PRO 495的16个Zen 5核心。CPU测试段中，16个核心同时工作，频率大部分时间保持在5.1GHz到5.2GHz之间。游戏中的物理计算、角色AI和场景调度都由CPU完成，CPU处理得快，iGPU就不必等待数据。

iGPU和CPU两项成绩加在一起，意味着在1440P分辨率、最高画质下，《战地5》这类3A游戏的预估帧率可以达到105 FPS以上。在设计工作中，用Blender实时预览模型、用UE5和Twinmotion搭建场景时，画面转动和刷新也会更流畅。

图形性能之外，我还想看看AMD锐龙AI Max+ PRO 495处理数据的能力。7-Zip测试则通过压缩和解压文件，测试CPU的整数运算能力。

我将字典大小设为32MB，使用32线程，连续测试10轮，用时59秒。AMD锐龙AI Max+ PRO 495取得了201.450 GIPS的综合评分，其中压缩评分175.425 GIPS，解压评分227.475 GIPS。

图：7-Zip基准测试成绩（综合评分201.450 GIPS）

测试日志记录了这一成绩的来源：32个线程同时满载时，AMD锐龙AI Max+ PRO 495的频率仍有4618MHz；单线程工作时，最高达到5243MHz，略高于标称的5.2GHz。线程多、频率高，压缩和解压任务就能更快完成。此外，压缩过程需要反复查找此前出现过的数据，AMD锐龙AI Max+ PRO 495的80MB缓存可以把这些数据留在芯片内部，线程等待的时间更短。

在实际使用中，打包备份项目文件、压缩大批素材时，AMD锐龙AI Max+ PRO 495可以带来更快的处理速度。

前面几项测的都是单项能力，PCMark 10 Extended测的则是这些能力组合起来的整体表现。在这项测试中，AMD锐龙AI Max+ PRO 495取得了13178分的总成绩，其中基础功能10615分，生产力18725分，数字内容创作17579分，游戏23321分。

图：PCMark 10 Extended成绩（总分13178分）

从分项看，办公类的电子表格得分24551分，创作类的照片编辑和渲染与可视化分别得分26787分和22355分，游戏类的物理和图形得分则达到35301分和32181分。这些分项覆盖了计算和图形两类负载，AMD锐龙AI Max+ PRO 495在各类任务上都取得了非常高的分数。

之所以能做到这一点，是因为AMD锐龙AI Max+ PRO 495在同一颗芯片上集成了16个Zen 5核心和40个计算单元的Radeon 8065S。日常工作中，任务常常在计算和图形之间来回切换，CPU和iGPU两部分性能都很强，切换到哪一类任务都有足够的性能支撑。

这种均衡，在实际使用中体现为处理各类任务都很顺手。财务人员修改带大量公式的预算表，整张表很快就能重新算完；设计师在Lightroom里批量导出照片、在Photoshop里处理多图层海报，等待时间更短；工程师旋转、缩放3D模型时，画面刷新更流畅；日常办公中，一边开视频会议、共享屏幕，一边处理文档，同样顺畅。

单机跑起近三千亿参数大模型，AI Max+ PRO 495突破本地AI“天花板”

基准测试看完，我更关心的还是开篇那个问题：接近三千亿参数的大模型，能不能在这台机器上本地运行？

我选了两款今年发布的开源模型：DeepSeek V4 Flash和通义千问Qwen 3.8 Flash Next。它们都采用MoE（混合专家）架构，每生成一个Token，只调用其中一部分参数。因此，总参数量决定模型要占用多少内存，激活参数量决定每生成一个Token要读取多少数据。

两款模型我都通过llama.cpp部署，使用4-bit左右的量化版本。测试任务是默写《滕王阁序》全文，并附上文末的《滕王阁诗》。这篇骈文七百多字，用典密集，既能检验模型对古文的记忆是否准确，也能测出连续生成长段落时的速度。

先看DeepSeek V4 Flash。它的总参数为2840亿，每个Token激活130亿参数，我使用的是UD-IQ4_XS量化版本。在这项测试中，DeepSeek V4 Flash生成了990个Token，用时58秒，生成速度为每秒16.83个Token。它完整写出了《滕王阁序》全文和《滕王阁诗》，最后还主动提出可以分段讲解、帮忙规划背诵计划。

图：DeepSeek V4 Flash默写《滕王阁序》（990 tokens，58s，16.83 tokens/s）

那么，2840亿参数的模型，为什么能在一台迷你主机上本地运行？这源于AMD锐龙AI Max+ PRO 495的统一内存架构。

具体来说，4-bit量化后，DeepSeek V4 Flash的权重仍然远远超过消费级显卡的显存容量。如果用传统的独立显卡方案，显存放不下的部分只能留在系统内存里，GPU每次计算都要经过PCIe总线去读取，生成速度会大幅下降。

而AMD锐龙AI Max+ PRO 495的CPU、iGPU和NPU共用192GB内存，最多可以把160GB直接分给iGPU当显存，整个模型能完整放进iGPU可以直接访问的空间，不需要在内存和显存之间来回搬运。

而且，这160GB并不是固定不变的。显存分多少、系统留多少，可以在BIOS里按需调整。运行大模型时，可以把内存尽量分给iGPU；平时办公、剪辑时，再把内存还给系统。同一台机器，可以在AI主机和工作站之间切换。

再从速度上看，每秒16.83个Token，换算成中文大约每秒17到25个字，而人阅读中文的速度大约是每秒5到8个字。在实际场景中，这意味着用DeepSeek V4 Flash写长文、整理资料、生成代码时，模型输出比人阅读快两到三倍。

接下来看Qwen 3.8 Flash Next。它每个Token只激活约60亿参数，我使用的是UD-Q4_K_XL量化版本。同样默写《滕王阁序》，Qwen 3.8 Flash Next生成了941个Token，用时27秒，生成速度为每秒33.85个Token，同样完整写出了全文和《滕王阁诗》。

图：Qwen 3.8 Flash Next默写《滕王阁序》（941 tokens，27s，33.85 tokens/s）

能达到每秒33.85个Token，首先得益于AMD锐龙AI Max+ PRO 495的内存带宽。大模型每生成一个Token，都要把激活的参数从内存中读取一遍，内存读得越快，生成越快。

这正是AMD锐龙AI Max+ PRO 495的优势所在。它的内存位宽为256-bit，速率8533MT/s，理论带宽约273GB/s。带宽越高，每秒能读取的参数越多，两款模型的生成速度也就越快。

另外，用户提问后，模型需要先完整处理输入的问题，才能开始输出回答，这一阶段称为“预填充”。预填充耗时越短，用户等待第一个字的时间就越短。预填充要把问题中的所有内容一次性计算完毕，计算量大，但各部分之间可以同时进行，所以耗时主要取决于硬件的并行计算能力。AMD锐龙AI Max+ PRO 495集成的Radeon 8065S拥有40个计算单元，能够同时处理问题中的多段内容，预填充随之加快，用户等待第一个字的时间也相应缩短。

同时，Qwen 3.8 Flash Next量化后体积较小，在160GB显存中只占一部分，剩余空间可以用来容纳更长的上下文，比如一次读入一份上百页的文档。这同样得益于AMD锐龙AI Max+ PRO 495的大容量统一内存。

放到实际使用中，每秒33.85个Token，换算成中文大约每秒34到50个字。这意味着，用Qwen 3.8 Flash Next做日常问答时，答案几乎即问即出；用它搭建智能体时，智能体要多轮调用模型才能完成一项任务，每一轮都快，整项任务的完成时间也随之缩短。

预填充和生成都由iGPU完成，那么AMD锐龙AI Max+ PRO 495的55 TOPS NPU承担什么工作？这要从本地AI的实际工作流说起。

一套本地AI应用，除了大模型本身，通常还包括会议录音的实时转写、敏感信息的过滤识别、知识库文档的向量化等常驻任务。这些任务同样需要AI算力，如果也交给iGPU，就会与大模型争抢算力和内存带宽，进而影响生成速度。

因此，AMD锐龙AI Max+ PRO 495让三套计算单元分工协作：iGPU负责大模型推理，CPU负责调用工具、读写文件和运行代码，NPU负责后台常驻的轻量AI任务。而且，三者共用同一块统一内存，数据在它们之间流转时无需来回复制。

在实际场景中，这意味着一台7×24小时开机、长期部署在科室或机房里的AI主机，可以把常驻任务交给能效更高的NPU，长期运行下来能节省可观的电费。

不过，硬件能让模型在本地运行，只是第一步。要让企业和个人真正用起来，还需要解决三个问题：使用门槛、长期运维和数据安全。

先看使用门槛。很多人用不起来本地大模型，原因在于部署：下载模型、配置推理框架、调试参数，每一步都需要专业知识。为此，EVO-X5 Pro适配了极摩客的GMKtec Claw智能体工具。用户无需编写代码，通过可视化界面就能搭建本地AI智能体，用于AI办公、图文创作和本地知识库。而且，它支持通过手机微信远程调用，即使人不在电脑前，也能让主机上的本地大模型处理任务。

对AI应用开发工作室、知识库团队和一人公司来说，这意味着一台EVO-X5 Pro就能同时完成模型推理、知识库检索和多个智能体的并行运行，客户数据始终留在本地。

部署完成之后，接下来是长期运维。政务科室、医院影像科、病案室和法务部门往往只部署几台设备，既没有专门的机房，也没有专职运维人员。这类单位用本地大模型处理文书识别、会议纪要和卷宗解析，最担心设备出现故障后无人处理。

EVO-X5 Pro的AMD DASH带外管理正好解决这个问题：设备关机时可以远程开机，蓝屏时可以远程查看屏幕、强制重启、调整BIOS，系统损坏时可以通过网络远程重装系统。

同样的需求也存在于高校的AI实训机房。按极摩客的规划，单台EVO-X5 Pro可以支持学生在本地微调700亿参数以内的模型，同时承载5到8名学生的实训请求。机房里的几十台设备，管理员通过DASH就能统一远程管理，无需逐台到现场操作。

运维有了保障，数据安全则是金融机构最关注的问题。银行风控、证券投研和保险精算部门处理的都是高度敏感的数据。EVO-X5 Pro的dTPM 2.0独立安全芯片负责加密，配合电源键上的指纹识别，可以按人员设置访问权限。

另外，一旦设备丢失或退役，管理员还可以通过DASH远程擦除整个硬盘，销毁其中的涉密数据。在这些部门，GMKtec Claw可以在本地完成数据量化分析、自动生成投研报告，整个数据处理过程都在本机完成。

以上这些场景，都由单台EVO-X5 Pro完成。然而，一家企业往往要同时运行多个大模型，服务多个部门，一台主机的内存和算力，需要在越来越多的模型和任务之间分配。为此，极摩客给出了一套集群方案：把多台搭载AMD锐龙AI Max+ PRO 495的主机连接起来，构建分布式AI算力集群。

按照这套方案，每台主机是一个计算节点，每5个节点组成一个算力组，整套集群共4个算力组、20个节点。每个节点配备192GB统一内存，因此单组总内存容量最高可达960GB，整套集群总物理内存最高可达3.84TB。

节点数量增加之后，还需要统一管理。为此，集群配备了统一算力调度平台。所谓调度，就是由平台决定每项任务交给哪个算力组运行。平台对各算力组进行资源管理、任务分配和运行监控，可以根据不同模型的内存需求和业务需求，灵活调用计算资源。这样，大模型推理、企业知识库、智能体、模型测试等多类AI任务，可以在同一套集群上同时运行。

在实际场景中，这意味着原本分散在各个科室、部门的端侧主机，可以汇集成一个统一的AI算力池。集群支持算力分组、多任务并行、资源共享与弹性扩展：业务部门用一个算力组运行知识库，研发团队用另一个算力组测试新模型，彼此互不占用；业务增长时，再增加节点即可扩展算力。企业由此获得一个更加灵活、可管理的本地AI计算环境，数据依然留在本地。

集群承担的是企业层面的AI任务。而对设计师和视频创作者来说，单台EVO-X5 Pro还是一台创作工作站。它运行Windows 11专业版，Photoshop、AE、PR、Blender、CAD、3ds Max等80多款主流设计软件都可以直接安装使用。

软件能装，还要运行得动。高清视频生成、图生图和三维AI辅助重建这类任务，既需要大量并行计算，也需要大容量显存来存放模型和素材。AMD锐龙AI Max+ PRO 495集成的Radeon 8065S拥有40个计算单元，可以提供并行计算能力；统一内存最高可以分出160GB作为显存，足以支持这些任务。

“黑猴”104帧、“打瓦”884帧，AMD锐龙AI Max+ PRO 495“3A电竞”一把通关

前面提到，AMD锐龙AI Max+ PRO 495集成的Radeon 8065S，可以在本地承担视频生成、三维重建等创作任务，无需另外配置独立显卡。同样的图形性能，放到游戏中表现如何？

我选了两款类型截然不同的游戏来验证：一款是对iGPU要求极高的3A大作《黑神话：悟空》，另一款是更考验CPU响应速度的电竞游戏《无畏契约》。

首先是以“显卡杀手”著称的《黑神话：悟空》。我将显示分辨率设为1920×1080，关闭帧率上限和垂直同步；超采样清晰度设为100，也就是按原生1080P渲染，不经过超分辨率放大。同时，我关闭了帧生成和全景光线追踪。帧生成会在两帧真实画面之间插入计算出来的画面，开启后帧率数字更高，却不能反映iGPU的真实算力。

图：《黑神话：悟空》显示设置

图：《黑神话：悟空》超分辨率与光线追踪设置

在这一设置下进入游戏，截图场景中的帧率为104 FPS。此时iGPU占用率为89%，CPU占用率仅为14%。

图：《黑神话：悟空》游戏场景（104 FPS，iGPU占用率89%）

104 FPS已经高于60Hz和100Hz显示器的刷新率。战斗中快速转动视角、连续释放技能时，画面始终保持流畅。而且，这还是未开启超分辨率和帧生成时的原生帧率，开启后帧率还能进一步提高。

这一帧率得益于AMD锐龙AI Max+ PRO 495集成的Radeon 8065S。游戏中的植被、水面、光照和材质，每一帧都需要大量并行计算，Radeon 8065S的40个RDNA 3.5计算单元可以同时承担这些计算，最高频率为3000MHz。

测试中，iGPU占用率为89%，说明Radeon 8065S的40个计算单元几乎一直处于工作状态，算力得到了充分利用。能保持这么高的占用率，是因为AMD锐龙AI Max+ PRO 495提供了约273GB/s的内存带宽。iGPU所需的贴图和模型数据都存放在内存中，带宽充足，数据就能及时送到计算单元，计算单元不会因为等待数据而闲置，104 FPS的帧率也因此得以保持。

随后，我又测试了另一款电竞游戏《无畏契约》。与《黑神话：悟空》不同，这类电竞游戏对iGPU的要求并不算高，却极度依赖CPU单核性能和内存访问延迟，任何响应上的迟滞，都会直接影响操作手感。

测试在训练场进行，分辨率为1920×1080，关闭帧率上限和AMD Anti-Lag 2。画质方面，材质、纹理、细节和界面质量全部设为“高”，抗锯齿为MSAA 4x，各向异性过滤为16x，泛光、投射阴影等特效全部开启。

图：《无畏契约》显示设置

图：《无畏契约》画质设置

测试得到的数据相当漂亮。在最高画质下，客户端帧率最高达到884 FPS，截图时的实时帧率为781 FPS，总帧时间仅1.4ms。七百多帧的实时帧率，远高于240Hz、360Hz等主流电竞显示器的刷新率；1.4ms的总帧时间，则意味着画面变化、操作反馈的延迟低到几乎无法察觉。这种“枪线跟手”，正是专业电竞玩家最看重的手感。

图：《无畏契约》游戏内性能数据与任务管理器（实时781 FPS）

这背后，是AMD锐龙AI Max+ PRO 495的高频单核与大容量缓存。《无畏契约》每一帧画面的准备工作，主要由少数几个CPU核心完成，单核频率越高，每秒能准备的画面就越多。任务管理器显示，游戏运行时AMD锐龙AI Max+ PRO 495的CPU频率达到5.01GHz，总占用率仅20%。同时，CPU准备画面时要频繁读取游戏数据，AMD锐龙AI Max+ PRO 495的80MB缓存能把这些数据留在芯片内部，减少等待内存的时间。

另外，Radeon 8065S在测试中的占用率为76%，温度仅62°C。也就是说，以七百多帧运行这款游戏，AMD锐龙AI Max+ PRO 495游刃有余。

测试结束后，我又打开了DeepSeek V4 Flash的下载页。几个月前，这个模型我只能看着；如今，它就在我桌上的EVO-X5 Pro里离线运行。

这几个月，我挑选AI主机的标准也变了。

过去，大家先看算力，TOPS越高越好；如今，模型参数的增长速度远超算力，一台主机能不能用，首先要看内存装不装得下模型。模型装不进去，算力再强也无从发挥。

从这个角度看，AMD锐龙AI Max+ PRO 495最大的意义，在于把过去只有多卡工作站才有的大显存，带进了一台桌面小主机。

不到多卡方案三分之一的投入，换来一台能装下近三千亿参数大模型、数据始终留在手边的AI主机。对需要在本地运行大模型的团队来说，这笔钱花得值。而当越来越多的团队愿意为此付出五万元，本地AI主机的性能基准，也就此改写。