这两年，AI 已经成为不止科技圈，而是各行各业都重点关注的焦点，AI 相关的产品与技术正以前所未有的速度渗透到人们工作、生活的方方面面，从事 AI 相关的开发者、极客也越来越多。面对新的时代和技术浪潮，只有以身入局，拥抱 AI，才能让技术真正为我们所用。

而如果恰好你就是一名 AI 初学者、初期开发者或者创业者，难免需要在本地搭建 AI 开发环境 ，进行 AI 开发、验证或者部署的开发性工作，这时候一台适合在本地完成这些工作的高性能主机就很重要了。

说到这，小编想到 AMD 在今年年初推出的代号“Strix Halo”的锐龙 AI Max 300 系列 APU，可以说就是专门为满足高端 AI PC 上述需求而量身打造的。

锐龙 AI Max 300 系列平台采用 Zen 5 CPU 和 RDNA 3.5 GPU 架构，并运用先进的芯粒（chiplets）封装技术。每个 Zen 5 CPU 核心位于独立的 CCD 上，两个 CCD 最高提供 16 颗 Zen 5 超大核心 32 线程，集成显卡（iGPU）最高拥有 40 个 RDNA 3.5 计算单元。

此外，该平台采用 LPDDR5x 内存标准，内存带宽高达 256GB/s，集成 50 TOPS“XDNA 2” NPU，为 Windows 11 AI+ PC 提供领先的 AI 性能。

目前市面上其实已经有不少搭载“Strix Halo”APU 的 AI PC 产品，刚好，最近IT之家拿到了其中一款来自极摩客的 EVO-X2 桌面 Mini AI 工作站，有着桌面 AI 超算中心之称（以下简称“极摩客 EVO-X2”），搭载系列顶级旗舰型号锐龙 AI Max+ 395，相信会很适合从事 AI 初学开发和极客们折腾 AI 使用。所以今天我们不妨对其进行一番测试，看看它的表现究竟如何。

一、外观设计

极摩客 EVO-X2 采用银白色的长方体包装盒，正面只有金色的“GMKtec”字样，看起来十分简洁利落。



打开包装极客看到极摩客 EVO-X2 桌面 AI 超算中心主机本体，这款主机为德国红点奖设计师亲自操刀设计，表面采用国标“1050”再生铝材质，带来更高品质的机身质感。



极摩客 EVO-X2 整体采用两个大小不一的扁平长方体重叠构成的视觉三明治设计，银色的再生铝金属盖板半包围式覆盖机身的顶部、底部和一个侧面。机身顶部平面的左下角还做了削边的设计，让整机看起来更有设计感和极客感。



银色的金属盖板只是外壳，中间的黑色部分才是真正意义上的主机本体，包含了主板、接口和散热模组等组件。



除了上方的三角形氛围灯开关，所有的接口和按键都在侧面的黑色区域内，包括绿色醒目的电源键、Performance 性能模式切换键、SD 卡插槽、1 个 USB 4 Type-C 接口，2 个 USB 3.2 Type-A 接口，1 个 3.5mm 音频接口。



背面则提供了 1 个电源插孔、1 个 3.5mm 音频接口、1 个 Giga LAN (RJ45) 网口、1 个 USB3.2

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





极摩客 EVO-X2 作为一款桌面 AI Mini 工作站主机，整体还是十分小巧紧凑的，IT之家实测机身的厚度为 77.0mm，长和宽分别为 23.2cm 和 22.1cm。





机身重量方面，小编实测为 1666g，基本上和一台普通的超轻薄本差不多重，放在背包里不会觉得很坠重。



配件方面，极摩客 EVO-X2 随机附赠了电源线和一根 HDMI 线，此外还有说明书和保修卡，都是常规配件。



整体来说，极摩客 EVO-X2 小巧精致，有设计感，放在桌面上可以起到很好的颜值点缀作用，同时也比较便携，对于可能需要移动办公和开发的用户来说还是比较友好的。



二、性能概述

正如前文所说，性能上，极摩客 EVO-X2 最大的看点自然是搭载了 AMD“Strix Halo”系列旗舰芯片锐龙 AI Max+ 395，这款 APU 拥有 Zen 5 架构 CPU，16 超大核心 32 线程设计，最高频率可达 5.1 GHz，并配备了 80MB 的缓存，整体规格非常强悍。



同时它还集成了 Radeon 8060S 显卡。拥有 40 个 RDNA 3.5 架构计算单元，cTDP 范围在 45-120W 之间，可以平替 RTX 4070 独显，能在 1080p 分辦率下流畅运行各种游戏，还可驱动四台超高清 8K UHD 显示器，并能高效编码和解码多种视频 codec，如 AVC、HEVC、VP9 和 AV1。



它的 NPU 采用了全新的 XDNA 2 架构，Al 算力 50 TOPS，总性能高达 126 TOPS。根据 AMD 的介绍，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%。



然后是在内存和存储方面，极摩客 X2 采用 128GB (16GB*8) LPDDR5X 8000MHz 低功耗内存，不可拆卸，同时还有 2TB PCle 4.0SSD，双 M.2 高速固态插槽，最大支持 8TB。

上手之后，IT之家也对极摩客 X2 做了一些简单的基准性能测试，好让大家整体了解这款迷你主机的性能。

首先是 CPU 的性能测试，在《CineBench R23》中，锐龙 AI Max+ 395 取得了单核 1993 pts，多核 36612 pts 的表现，性能十分顶级。



CineBench 2024 中，锐龙 AI Max+ 395 单核为 113 pts，多核为 1739 pts。



GPU 方面，IT之家测了《3D Mark》的 Time Spy 项目，得到显卡成绩为 10870 分，综合得分 10698 分。



在 Fire Strike 项目中，锐龙 AI Max+ 395 显卡成绩为 28286 分，综合得分达到 24614 分。



然后是 Solar Bay 项目的测试，锐龙 AI Max+ 395 显卡跑到 185.99 FPS，综合得分 48915 分。



可以看到，无论 CPU 还是 GPU，锐龙 AI Max+ 395 的性能都非常亮眼，足以和目前中高端的游戏本相抗衡了。

还有内存方面小编也做了测试，通过 AIDA 64 的内存测试工具测得读取速度达到 119.47 GB/s，写入速度达到 211.96 GB/s，拷贝速度为 156.61 GB/s，时延为 139.8 ns。



接着小编还使用 CrystalDiskMark 测了 SSD 的读写性能，在 SEQ1M Q8T1 项目中，这块 SSD 的读取速度为 7105.01 MB/s，写入速度为 6439.17 MB/s。



三、AI 功能体验

我们知道，AMD 锐龙 AI Max+ 395 拥有为大模型量身打造的超强算力，这让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，文生图的 flux 模型等）都可以在搭载锐龙 AI Max+ 395 的极摩客 EVO-X2 中顺利运行，对于 AI 初学者、初级开发者来说无疑会非常友好。所以接下来IT之家也将重点为大家体验使用极摩客 EVO-X2 在本地部署各类 AI 模型以及相关的应用体验。

1、超大模型本地部署体验

首先我们尝试用极摩客 EVO-X2 在本地运行超大参数的模型，看看它能否流畅、顺利地应对。这里我们先以拥有 235B 参数的 Qwen3-235B-A22B-IQ2_S 模型为例，这个参数量的模型在本地运行对于性能的开销是非常大的，而这里我们使用的是 AMD AI 生态伙伴模优优科技优化的模型文件，利用锐龙 AI Max+ 395 统一内存设计和高达 96GB 容量分配给显存，通过定制化的内存调度策略和深度量化优化，从而让全尺寸 Qwen3-235B 模型能够在 AI PC 上流畅运行。



具体来说，使用时我们用 LM Studio 加载该模型，然后开启对话，首先提问大模型一个类似人情世故的问题：两个人正常交谈，其中一个男人夸赞对方做事能力强，对方回答 " 哪里，哪里”，请问这里的“哪里，哪里”是什么意思？”



面对这样超大参数的模型，可以看到，在处理这个问题的过程中，AMD 锐龙 AI Max+ 395 的 GPU 的负载达到 49%，CPU 负载达到 61%，内存负载达到 60%。



而此时，机器工作时的噪音仅为 47.8dBA，并不算高。



经过思考和推理后，大模型做出了回答，整个回答的内容非常严谨，一共输出了 663tokens，速度为 9.46 tokens / s，首个 token 输出时延为 2.27s。



接下来，小编让大模型用莎士比亚的风格写一首关于人工智能的十四行诗，包含隐喻和押韵，并解释韵律格式。

经过 32.84 秒的推理和思考后，大模型写了一首英文诗。同时也解释了韵律格式和实用的手法。



回答一共输出 886 个 tokens，速度为 9.06 tokens / s，首个 token 输出的时延仅为 0.11s。



然后，小编又给了它一个鸡兔同笼的数学题，可以看到这次大模型花了 2 分钟 52 秒的时间来思考和推理，随后给出了不同的解答方法，最后结果都是正确的。



这次一共输出 1482tokens，速度为 8.72 tokens / s，首个 token 输出的时延为 2.22s。



接下来，小编换了另一个超大参数量的大模型：DeepSeek-V3。这和我们刚才测试的 Qwen3-235B-A22B-IQ2_S 几乎是同量级的模型，全量部署在极摩客 EVO-X2，话不多说，我们接着看它的表现。

在测试中，小编先让它帮我写一份公司周末举办的产品说明会活动策划，DeepSeek 直接给出了回答，整体内容清晰明了，符合小编提出的要求。



本次回答一共输出 1105 tokens，速度为 4.39 tokens / s，首个 token 输出的时延为 5.47s，速度有点慢，但胜在可以稳定运行。



然后还是用一道数学题来考验大模型，常见的距离问题，DeepSeek 给出的解法描述上有点复杂，不过最终的答案是正确的。



这次回答输出了 874 tokens，速度为 4.55 tokens / s，首个 token 输出时延为 5.75s。



最后，小编让它帮我写一篇去北京的五天四夜游玩攻略，DeepSeek 直接出了一份简单的攻略，不过整体内容上没什么毛病。



本次回答一共输出 473 tokens，速度为 3.51 tokens / s，首个 token 输出的时延为 2.93s。



可以看到，在 AMD 锐龙 AI Max+ 395 的加持下，用极摩客 EVO-X2 在本地部署 Qwen3-235B 和 DeepSeek-V3 这样的超大参数模型，依然能获得十分流畅的体验，和大模型交流几乎不需要过多等待，tokens 输出的速度也是比较快的。这样的体验放在半年多前的桌面 mini 主机上或者其他轻薄 AI PC 上几乎是不敢想的。

2、Amuse + 本地模型的创意内容生成体验

做完了本地部署超大参数模型的体验，下面我们来看看文生图、文生视频这样的创意内容生成方向，极摩客 EVO-X2 能带来怎样的体验。

具体操作上，小编使用 Amuse 3.0 这款 UI 软件来加载本地的模型。作为 AMD 的合作伙伴，Amuse 一直以来对 AMD 平台的 AI 性能表现是有着深度优化的，因此也是我们评测中的常客了。并且 Amuse 还支持 AMD XDNA Super Resolution 功能，可以在文生图时利用 AMD 平台 NPU 的能力对生成的图片进行超分到 2 倍的分辨率。

在测试时，小编首先使用 26GB 大小的 Flux-schnell 模型来进行文生图，先让它生成一张“一只黑色耳朵的狗”的图片，迭代步数为 4 步，分辨率为 1024×1024，输出时超分到 2048×2048。

在生成过程中，锐龙 AI Max+ 395 处理器 GPU 频繁冲高到 100%，CPU 占用为 4%，内存占用为 20% 左右。



可以看到，本次生图耗时 29.3s，性能为 0.1it/s。



然后，小编提高一下复杂程度，让它生成一张主题为“一个男人在草地上弹吉他，天空中出现一道彩虹”，可以看到生成的照片很自然，就像真实的照片一样。而生成这张图耗时为 29.4s。性能表现为 0.1 it/s。



接着小编又测试了文生视频的能力，使用大小为 6GB 的 Locomotion 模型，视频分辨率为 512×512，视频时长为 8s。测试时，小编输入提示词“一只小船在平静的湖面上漂荡”，从结果上看 Locomotion 生成的视频“AI 味”还是挺重的，视频画面也有不自然之处，但整体还是不错的。



生成这样一段 8 秒的视频，极摩客 EVO-X2 耗时为 121.4s，速度为 0.5 it/s，还是挺快的。



接着小编又让它生成一段主题为“一边走路一边打电话的男人”的视频，这次的时长设为 10s，可以看到输出的视频风格有点诡异，不过依然符合主题。



而生成这样一个 512×512 的 10s 视频，极摩客 EVO-X2 耗时仅为 148.6s，性能为 0.5 it/s，这个表现已经是超出预期了。



可以看到，使用极摩客 EVO-X2 在本地部署 Flux-schnell、Locomotion 这样的大型图像、视频生成模型也是可行的，而且使用体验也很流畅，生成 2048×2048 这样的高分辨率模型也只需 25 秒左右的时间，这对于从事创意工作的用户来说，无疑是多了一个可以随时随地使用、不受网络限制的辅助创作工具。

3、MCP 本地部署体验

接下来，IT之家又尝试了在极摩客 EVO-X2 上本地部署 MCP Agent 的体验。MCP（Model Context Protocol）又叫大模型上下文协议，它为大模型提供了一个“万能插座”式的接口，使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据。在日常工作和学习中，我们经常需要与浏览器、文件、数据库和代码仓库等外部工具进行交互。在传统方式中，我们需要手动截图或复制文本，再将其粘贴到 AI 窗口中进行对话，MCP 服务却充当 AI 和外部工具之间的桥梁，能够自动替代人类访问和操作这些外部工具。

具体测试时，小编在电脑端用本地 LM Studio+Cherry Studio 的形式来进行，首先我们在 LM Studio 中部署本地大模型，这里小编部署的是 Qwen3-8B-Q4_K_M 8B 大模型，大小为 5.03 GB，然后用 Cherry Studio 配置 MCP Server，然后在 Cherry Studio 里面进行和 MCP 的交互。



这里以让它以“信心”为主题写一个 300 字左右的短篇小说，展示给我后，保存小说内容到 C:UsersithomeDesktopoutput 信心.docx 这个指定的本地目录中。



可以看到，在极摩客 EVO-X2 上完成这个操作还是很丝滑的，大模型也成功在本地创建了名为“信心”的小说文档，打开后可以看到里面的内容和模型生成时的文字内容是一样的。

而在 MCP 服务运行过程中，Radeon 8060S 集成显卡的占用基本上维持在 94% 以上，内存占用达到 24% 左右，CPU 占用达到 8%。



此时极摩客 EVO-X2 绝对算是高负载运行了，但运行时的噪音依然不大，噪音还是 47dBA 左右，完全不扰人。



四、结语

总体来说，可以看到极摩客 EVO-X2 桌面 Mini AI 工作站主机凭借 AMD 锐龙 AI Max+ 395 APU 的强劲性能，为 AI 开发者与极客带来了可以说是颠覆性的本地开发体验。

其搭载的锐龙 AI Max+ 395 芯片，以 50 TOPS 算力的 XDNA 2 架构 NPU 与高达 96GB 可分配显存的统一内存设计，彻底打破了“超大模型无法本地部署”的技术壁垒 —— 无论是 235B 参数的 Qwen3 模型，还是 236B 的 DeepSeek-IQ2_M，都能在极摩客 EVO-X2 中流畅运行，让开发者彻底告别云端部署的网络延迟与 token 计费焦虑。设备使用成本大幅降低，算法和模型数据还不容易外泄，让用户隐私、算法和数据模型更加安全。



得益于 Radeon 8060S 集成显卡与 LPDDR5X 8000MHz 内存的协同，主机不仅能轻松加载单个超大模型，更支持多模型并行运行，配合 Windows 11 系统的深度优化，实现了对 LM Studio、Amuse 3.0 等主流 AI 工具的无缝兼容。从本地部署 Qwen3 大模型进行自然语言交互，到通过 Amuse + 调用 Flux-schnell 模型生成 2048×2048 分辨率图像，再到利用 MCP 协议打通本地工具链，极摩客 EVO-X2 以“无网络依赖、低延迟响应、高算力释放”的特性，构建起覆盖开发、验证及部署全流程的本地 AI 生态。

对于 AI 初学者与创业者而言，这台主机不仅是性能强劲的开发平台，更是降低技术门槛的“入场券”—— 无需依赖云端服务，即可在本地完成大模型训练、创意内容生成与工具链集成，让 AI 技术真正从理论走向实践。

同时值得一提的是，除了这款极摩客 EVO-X2，近期其他搭载锐龙 AI Max+ 395 处理器的桌面 Mini AI 工作站、移动工作站产品也都已经陆续上市，比如 ROG 幻 X 2025、惠普（HP）战 99 Ultra 高性能笔记本移动工作站等等，如果你对 AI 感兴趣，希望深入挖掘 AI PC 本地应用的潜力，那么不妨尝试一下。