在 ai 全面触达各行各业的今天，从初学者、开发者到极客与内容创作者，越来越多人希望将大模型部署于本地，以摆脱云端限制，实现低延迟、高私密、可掌控的 ai 应用体验，极摩客 evo-x2桌面mini ai工作站恰好为此提供了新方案。
极摩客 evo-x2可覆盖多元用户需求，对 ai 相关的学生、初创团队及独立开发者而言，它能提供可靠的本地 ai 实验平台，方便开展模型适配、验证与应用开发工作；针对内容创作者，其性能可满足视频剪辑、3d 建模等专业需求，无论是作为灵活的移动工作站，还是充当家庭娱乐中心的 ai 中枢都十分合适；而对于硬核玩家，它既能支撑 3a 游戏运行，又能实现 ai 辅助功能，让玩家在沉浸游戏体验的同时，感受 ai 带来的全新玩法。
其最大亮点在于搭载的amd锐龙 ai max+ 395 处理器。这款处理器基于先进的 “zen 5” 架构，拥有 16 颗超大核心 32 线程，最高频率可达 5.1ghz，80mb （l2+l3）缓存配合 40 个 rdna 3.5 计算单元的 radeon 8060s 集成显卡，图形性能大幅跃升。同时，它还集成了 50 tops “xdna 2”架构的npu，70b稠密模型在 lm studio 中的 ai 性能比 台式机中的nvidia geforce rtx 4090独显还高出 2.2 倍，且功耗降低了87%。它能支持本地运行200b以上参数规模的量化语言模型，以往需昂贵专业服务器或高端独显才能完成的任务，如今在这台桌面mini ai工作站上就能高效实现。例如qwen-3的235b模型推理速度达到14tokens/sec，以及openai最新开源的gpt-oss-120b推理速度达40tokens/sec。
极摩客evo-x2的另一大亮点在于其强大的ai计算能力。得益于锐龙ai max+ 395处理器的统一内存架构，128gb的超大统一内存可动态调节至高96g显存，这款迷你pc能够轻松应对各种ai计算任务，甚至能够本地部署和运行大规模的语言模型
外观：极简科幻，小巧精致
作为一款面向 ai 开发的桌面 mini ai工作站，极摩客 evo-x2在外观设计上强调 “小体积，大能量”。整机采用一体化的 “再生铝” 合金机身结构，银黑配色的极简工业风，小巧的机身尺寸约 192×186×77mm，可立可卧，非常适合摆放在工作室、实验室乃至宿舍的桌面上。全铝外壳不仅保证了坚固质感，也有助于散热稳定，高负载运行时机身仍能保持良好温控。
机身前面板除了一个圆形绿色的电源按键，还专门设计了一个p-mode性能模式切换的按键，为用户带来更加灵活高效应对多场景应用的需求。此外，前面板还提供了 1 个 sd 卡插槽，1 个type-c usb4，2 个usb 3.2，1 个 3.5mm 耳机/麦克风插孔。
侧面采用多边形设计风格，左上角有极摩客的logo，旁边则是切换风扇模式的三角形按钮，这样的设计不仅增添了科技感，也提高了实用性。
机身后置的端口提供了 2 个usb 2.0，1 个 hdmi 2.1，1 个 dp1.4，1 个type-c usb4，1 个 usb3.2（gen2），1 个 rj4.5 有线端口，3.5mm 耳机/麦克风插孔及电源接口。此外也提供了一个安全锁孔，对于小型机而言，还是很有必要的。
除了丰富的扩展端口，也可以看到，包括前、后面板、侧面、机身的顶部，都设计了大面积的通风、散热格栅，所以在散热方面完全不用担心，而且，即使在高负载的运行中，其噪音也没有很明显，即使是在安静的办公室环境，也不会打扰到其他人。
散热与功耗
对于一台高性能的迷你pc来说，散热和功耗控制同样重要。极摩客evo-x2采用了北冰洋双风扇散热设计，内置三根散热铜管和三风扇，能够带来出色的散热效果。在峰值状态下，处理器的性能释放可以维持在140w左右，确保了机器在长时间高负载运行下的稳定性。
硬件配置：旗舰级配置，性能强劲
极摩客evo-x2的核心竞争力在于其旗舰级的硬件配置。它搭载了amd锐龙ai max+ 395处理器，这款处理器基于卓越的zen5架构，采用领先的4nm工艺，配备16颗超大核心32线程，最高加速频率可达5.1ghz，拥有80mb缓存（l2+l3），默认tdp为55w，可配置功耗区间为45～120w。这款处理器不仅单核和多核性能表现出色，还集成了基于rdna 3.5架构的radeon 8060s集显，配备40组cu计算单元，显卡频率为2900mhz，支持实时光追和av1硬件编解码，图形性能远超传统集成显卡，甚至可以媲美中端独立显卡。
首先来看看锐龙ai max+ 395处理器在极摩客evo-x2 上的性能表现。
cinebench r23
在cinebench r23 的跑分中，amd锐龙 ai max+ 395 处理器的多核得分达到了36516 pts，单核得分1998 pts 的优秀成绩，处理器性能表现足够强悍。
cinebench 2024
cinebench 2024增加了对内存的占用、计算的工作量等，以确保基准测试能匹配当代创意项目的复杂性。结果可见，锐龙 ai max+ 395 处理器在cinebench 2024的测试中，多核得分1807 pts，单核得分 113 pts，依然表现非凡。
v-ray benchmark
v-ray benchmark渲染测试主要依赖多核心、多线程性能，尤其是amd 的 smt 技术，确保 cpu 能高效支撑渲染任务，避免因硬件适配问题导致的时间浪费或项目风险。测试的结果可见，获得 39259 个vsamples 。
7-zip 基准测试
7-zip内置的基准测试，可以用于评估cpu多线程性能，测试结果可见，压缩速度达到了148189 kb/s，解压缩速度2074309 kb/s，总体评分高达176.875 gips，这样的成绩显然很“恐怖”。
内存
为了能够匹配amd锐龙ai max+ 395这一旗舰处理器能够在性能、ai大模型方面的实力，本文评测的这台极摩客 evo-x2还搭载了128gb统一内存，且可以将至高96gb的内存容量分配给radeon 8060s igpu作为集显显存，从而可以实现本地完整运行 meta 的 llama 4 scout 109b 模型。
内存性能上，使用aida 64的内存测试结果可见，读取速度高达119.79 gb/s，写入速度211.52 gb/s，copy速度154.23 gb/s，延迟 147.9 ns。
固态硬盘
硬盘存储方面，极摩客 evo-x2搭配了lexar pcie 4.0 ssd，容量 2tb，而且，极摩客 evo-x2还预留了多一个m.2 ssd硬盘位，容量方面基本上无忧。
ssd的读写速度方面，实测的顺序读取速度为 7109.96 mb/s，写入速度为 5370.56 mb/s，速度飞快，尤其是4k随机读写的速度很高。
gpu
amd的集成显卡从来没有让人失望过，在 3dmark 图形计算任务中，radeon 8060s 表现超越传统核显甚至追平中端独显，可轻松为图像 / 视频类 ai 模型提供稳定基础。
实际跑分结果，3dmark time spy 测试的显卡分数是11522，综合得分11196，优秀。
fire strike 测试中，显卡得分30632，综合得分 26472。
night raid 的测试中，显卡得分130733，综合得分65174。
solar bay 光线追踪测试，显卡 198 fps，三个章节均在180 fps以上。
ai应用：本地部署大模型，轻松应对ai任务
极摩客evo-x2的另一大亮点在于其强大的ai计算能力。得益于锐龙ai max+ 395处理器内置的50 tops算力npu，并支持高达128gb的超大统一内存，这款迷你pc能够轻松应对各种ai计算任务，甚至能够本地部署和运行大规模的语言模型。
过去，像 70b、32b 这种级别的语言模型，或者像 flux 这样的图像生成模型，基本只能靠动辄几万块的云服务器来支撑运行。但 amd锐龙 ai max+ 395 算力强、内存大，支持统一内存技术，可以将 96gb 内存划归显存使用，还能灵活调度 cpu、gpu 和 npu，让很多原本只能在云上跑的模型，如今在本地也能稳定高速地运行。而且对 ai 初学者或者入门级开发者来说，这也意味着门槛大幅降低 —— 以前不敢想的事，现在一台小主机就能完成，关键价格也能接受。
首先是ai text generation benchmark（ai 文本生成基准测试），该测试用于评估 ai 模型在文本生成任务中综合性能的标准化测试工具或体系，核心目标是通过统一、可量化的指标，客观对比不同 ai 模型（或搭载 ai 模型的硬件设备）在文本生成场景下的表现，为开发者、用户选择合适的模型或硬件提供参考依据。
结果可见，四款大语言模型的平均速度都令人满意，这相比rtx 50系列初阶8gb显存的优势真的可以说是吊打。
对于总参数量高达 235b 的 qwen3-235b-a22b-iq2_s 大语言模型而言，其本地部署面临极高的性能开销挑战，主要体现在内存占用、算力需求及数据吞吐效率等核心维度。为实现该模型在终端设备的高效运行，本方案采用 amd ai 生态合作伙伴模优优科技定制优化的模型文件，结合锐龙 ai max+ 395 处理器的硬件架构优势与软件层优化策略，构建适配 ai pc 场景的运行体系。
具体技术路径如下：硬件层面依托锐龙 ai max+ 395 的统一内存（unified memory architecture）架构，将系统内存资源进行动态分配，最高可划设 96gb 容量作为显存（vram）使用，满足大模型权重加载与中间计算数据的存储需求；软件层面通过模优优科技的深度量化优化（iq2_s 量化精度）与定制化内存调度算法，降低模型对硬件资源的单位需求。
实际运行阶段，通过 lm studio 平台完成模型加载与对话任务初始化：启动 lm studio 后，加载经优化的 qwen3-235b-a22b-iq2_s 模型文件，系统自动调用锐龙 ai max+ 395 的异构算力资源与预配置的内存分配策略，待模型加载完成后即可启动交互式对话任务，实现全尺寸 235b 参数模型在 ai pc 端的流畅运行，突破传统终端设备无法承载超大规模模型本地部署的技术限制。
来验证一下。我们输入 “地球上的氧气是否真的能耗尽？需要多少年？”，这显然也没有固定的答案，所以 ai 给出的答案包括了当前大气中的氧气储量、主要的消耗途径、动态平衡的机制等，当然不会在可见的短期内耗尽了。来看看运算的结果：输出 908 token，用时 10.61 token/s ，首个 token 用时 1.07s。
继续设定一个经典推理题：一个案件中，嫌疑人有a、b、c三个人。a说：“不是我干的”。b说：“是a干的”。c说：“是b干的” 。已知只有一个人说的是真话，那么罪犯是谁？
用时20分钟48秒，运算的结果：输出 11025 token，用时 8.21 token/s ，首个 token 用时 1.56s。
amuse 是一款专为 windows 系统 pc 打造的 ai 艺术创作应用程序，尤其针对 amd 硬件进行深度优化，让用户能够借助最新的 stable diffusion 模型在本地设备生成图像。它的出现，极大地降低了创作者进入 ai 艺术创作领域的门槛，提供了便捷且高效的创作途径。
作为 amd 的合作伙伴，amuse 对 amd 平台的 ai 性能进行了深度挖掘与优化。特别是在搭载锐龙 ai 处理器的设备上，其性能表现尤为突出。以极摩客evo-x2所搭载的锐龙 ai max+ 395 处理器为例，在使用 amuse 进行文生图时，软件能够充分利用处理器的统一内存架构以及强大的计算单元。同时，amuse 支持 amd xdna super resolution 功能，该功能允许利用 amd 平台 npu 的能力，对生成的图片进行超分处理，将分辨率提升至 2 倍。例如，生成一张初始分辨率为 1024×1024 的 “一只橘猫” 图片，在开启超分功能后，输出分辨率可达 2048×2048，且生成过程中，cpu、gpu、内存的资源调度分配合理。最终耗时仅 28.7s ，展现出高效的运算能力与图像生成效率。
与文生图类似，amuse 的文生视频功能支持模型的本地部署。这意味着创作者无需依赖网络连接到云端服务器，避免了网络不稳定、数据传输限制以及隐私安全等问题。只要本地设备性能足够（如配备锐龙 ai 处理器及相应内存等硬件），就可以随时随地开展视频创作，大家不妨自行实践一下。
总结：
综上体验，极摩客 evo-x2桌面mini ai工作站以 “小体积、强性能、高 ai 算力” 为核心，既为 ai 开发者与学生提供了低成本的本地实验平台，也能满足内容创作者的专业需求与玩家的娱乐诉求，是当前迷你 pc 领域中 “ai 落地能力” 与 “综合性能” 平衡得极 佳的主机，当然，更是桌面 ai 超算中心的代表之作。
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