今年早些时候的CES 上，AMD 发布了专门针对AI PC 领域的高算力移动平台——AMD Ryzen AI Max+。该系列处理器基于AMD Zen5架构设计。最大亮点是集成了多达40个RDNA3.5架构图形计算单元，并提供高达256GB/s的超高带宽内存接口。它还集成了具有50TOPS计算能力的XDNA2架构NPU。
了解AI的朋友都知道，当前AI应用在硬件层面的主要瓶颈是GPU和内存。无论是Stable Diffusion的Vincent Picture、Picture Drawing、Vincent Video等应用，还是围绕各种大型模型的智能代理应用，只要涉及到本地化部署和使用，主要瓶颈就是GPU和内存。
锐龙AI Max+就瞄准了这两大痛点，通过高算力图形计算单元以及高容量、高带宽内存方案，让AI PC、迷你电脑也具备了堪比台式机的AI算力水平。因此，Ryzen AI Max+平台堪称最强的移动处理器，拥有最强大的AI算力。
今天我们拿到的是搭载AMD Ryzen AI Max+ 395处理器的Geek EVO-X2迷你电脑。其定位为“迷你AI工作站”。
作为目前为数不多的搭载AMD Ryzen AI Max+ 395处理器的迷你电脑之一，GIMOC EVO-X2桌面AI超算中心在AI应用中会有怎样的表现呢？让我们通过这篇评测来了解一下吧。
·硬件配置与性能表现首先我们来看看这款机器的配置和性能。
GIMOC EVO-X2桌面AI超算中心安装的AMD Ryzen AI Max+ 395处理器是Ryzen AI Max+系列的顶级型号。原生16超大核心32线程设计，最高加速频率5.1GHz，总缓存高达80MB，NPU峰值AI算力50TOPS，cTDP 45-120W，集成40个图形核心的Radeon 8060S iGPU。
【CPU单核/多核性能】参考CINEBENCH R23和2024测试，Ryzen AI Max+ 395处理器在R23测试标准下单核成绩为1985，多核成绩为36648；在2024标准下，单核得分为113，多核得分为1752，整体性能非常不错，甚至可以检测出移动HX级别处理器的性能水平。因此，Ryzen AI Max+ 395并不是“AI偏生”，而是拥有极其扎实的单核和多核性能能力。
【CPU功耗释放】得益于GIMOC EVO-X2桌面AI超算中心更大尺寸带来的内部空间，AIDA 64 FPU CPU单烤箱测得该处理器的长期稳定功耗释放可维持在103W左右，平均核心温度为99.1，3分钟内短期功耗释放甚至可以达到120W。
【内存读写性能】Ryzen AI Max+ 395是从AI应用的角度针对此功能而设计的，大大增加了内存带宽，因此AIDA 64内存性能测试的结果极其出色。该机配备双通道128GB LPDDR5x 8000高速内存，读取速度高达119.34GB/s，写入速度高达210.1GB/s，复制速度高达153.49GB/s，速度极快。
【硬盘读写性能】存储方面，GeekWire EVO-X2桌面AI超算中心一步配备了2TB Lexar PCIe 4.0固态硬盘。实测顺序读取速度为7116.8MB/s，顺序写入速度为6440.38MB/s，4K随机读取速度为69.5MB/s，4K随机写入速度为207.96MB/s，达到了PCIe 4.0固态硬盘的高端性能水平。这对于大参数语言模型的加载速度非常有帮助。
【GPU图形性能】Ryzen AI Max+ 395之所以能够满足大参数AI模型的需求，重要原因在于其集成的Radeon 8060S iGPU，可以说是集成显卡中的超模。它拥有2560个流处理器，64GB LPDDR5内存，128GB/s内存带宽，核心频率高达2900MHz，显存频率为1000MHz，比目前任何一款集成显卡都要强很多。
参考各种3DMark测试，我们可以看到Radeon 8060S iGPU在Speed Way DX12性能中得分为2025，远远超过其他iGPU的性能。 Port Royal光线追踪性能达到了5884点，基本达到了RTX4060独立显卡的水平（5957点左右）。 Time Spy 和Fire Strike 图形分数也分别达到了11,498 和30,713 分。作为一款集成显卡，其理论图形性能居然达到甚至超过了RTX 4060独立显卡的水平，着实令人惊叹。
·综合应用性能评估了解完CPU、内存、硬盘、GPU的理论性能后，我们来看看在实际应用中，如此优秀的综合性能能获得怎样的体验？
【CPU应用性能】首先是CPU相关的应用性能。
在7-Zip压缩和解压测试中，Ryzen AI Max+ 395处理器受益于16个超大核心和32线程的设计。压缩速度达到150617KB/s，解压速度达到2063057KB/s，总分高达177.76GIPS，属于当前移动处理器中的T0级性能水平。
视频编码方面，x264Benchmark编码2500帧实测帧率为77.31fps，完成时间为32秒，比HX系列处理器稍慢。
渲染方面，V-Ray Bencmark 1分钟采样率达到38813 vsamples； Corona Benchmark的渲染速度达到了11248700Rays/sec，渲染时间仅为43秒。
总体来说，Ryzen AI Max+ 395处理器在压缩、解压缩、物理渲染等方面的性能远高于其他移动处理器，其视频编码能力也能满足生产力需求。
【GPU应用性能】接下来我们看一下GPU相关的应用性能。
首先是V-Ray Benchmark的加速测试。 1分钟渲染速度达到1812 vpaths，在集成显卡中表现突出。
Blenderbenchmark的表现也很出色，《怪物》、《垃圾店》和《教室》三个渲染采样率分别达到了560.23、199.86和252.34样本/分钟，这也远远超出了目前其他集成显卡的性能。
【综合应用性能】最后我们来看看综合应用性能。
对于生产力理论性能，我们参考PCMark。 10办公模式测试：常用的基本功能，包括网页浏览、视频会议、应用程序启动等，得分为11425分，表明完成这些基本办公任务没有问题；生产力项目测试得分高达10,717分，表明其具有出色的电子表格和文档工作表现；数字内容创作得分高达16366分，表明它可以非常高效地完成图片、视频编辑、图形渲染等任务；综合得分为9039，表明其在日常办公和娱乐应用中没有问题。
对于生产力应用性能，我们参考了UL Procyon 的照片编辑和视频编辑测试。两项成绩分别达到8955分和22765分。它可以相当轻松地处理RAW格式原始影片处理，并且还可以为2K和4K视频编辑提供出色的性能支持。
·AI性能评估搭载AMD Ryzen AI Max+ 395处理器的极客EVO-X2售价14999元，对于大众用户来说并不便宜。不过，如果与动辄几万元、几十万元的AI一体机相比，该机可以说是一个成本相对低廉的AI学习、开发、应用平台，非常适合刚开始接触AI的人。
了解AI的朋友都知道，显存和内存在AI应用中非常重要。 Radeon 8060S虽然拥有出色的图形性能，但其显存仅有6GB，满足AI大语言模型的应用需求有点捉襟见肘。不过，通过AMD独特的统一内存技术，在AMD软件控制中心，我们可以将GIMOC EVO-X2的128GB内存分配给集成显卡作为显存，最高可达96GB，这样就可以承担大参数、大语言模型的应用需求。
在进行AI应用测试之前，我们先来看看Ryzen AI Max+ 395处理器的三个AI计算单元：CPU、GPU和NPU的算力表现。参考UL Procyon的CPU Integer、GPU Float 16和NPU Integer测试，三者得分分别为248分、987分和1783分。与之前的Ryzen 8040系列处理器相比，Ryzen AI Max+ 395处理器的CPU AI算力并没有大幅提升，但GPU和NPUAI算力的提升基本都在3倍以上！
了解了理论性能之后，我们再来看看Ryzen AI Max+ 395在实际AI应用中的表现。
首先通过UL Procyon测试了Phi-3.5 4B、Mistral 7B、Llama 3.1 8B和Llama 2 13B这四种经典大语言模型。生成速度分别达到了69.56个token/s、44.87个token/s、38.01个token/s和25.45个token/s，速度非常快。另外值得一提的是，即使是RTX 5060笔记本GPU，作为独立显卡，也只有可怜的8GB显存，无法正常运行参数较多的大型Llama 2模型。不过Radeon 8060S不仅运行成功，生成速度也能达到25.45个token/s，在日常应用中完全没有问题。这时，Ryzen AI Max+ 395平台的独特优势就完全显现出来了。
接下来，我们使用LM Studio分别测试了15B及以下小参数量的大语言模型和22B及以上大参数量的大语言模型。
首先，在各种小参数密集大模型测试中可以看出Ryzen AI Max+ 395表现非常出色。凭借内存分配带来的大显存支持，即使遇到BF16高精度Mistral-small 24B和Gemma 2 27B大型型号，生成速度也分别达到了12.37 tokens/s和11.62 tokens/s，表现十分出色。对于性能更高的DeepSeek R1 14B和Phi-4 15B，速度也可以达到19.63 tokens/s和12.24 tokens/s；低精度DeepSeek R1 7B生成速度达到了41.94 tokens/s，而DeepSeek R1 1.5B则达到了92.67 tokens/s。可以看到，在面对小参数的大模型时，Ryzen AI Max+ 395无论是面对高精度模型还是低精度模型，都能提供足够快的生成速度。
当面对大参数的大语言模型时，首先要解决的问题不是大模型能否使用，而是大模型能否正常加载。以RTX 5060 笔记本电脑GPU 为例。虽然其性能优于Radeon 8060S，但如果大模型参数很大，前者很可能无法通过加载级别，更不用说进一步的应用了。
从下图可以看到，当我们加载Qwen3-235B-A22B-IQ2_S的大型MoE混合模型时，内存使用峰值高达63.6GB。如果没有128GB大内存的支持，加载这个级别是不可能的。
在各种大参数、大容量语言模型的测试中，Qwen3-235B-A22B-IQ2_SMoE模型的生成速度为14.72个token/s，表现出色； DeepSeek IQ2_M和DeepSeek R1 Distill Llama 70B大参数密集模型也可以正常运行，并且可以达到4.91 tokens/s和5.31 tokens/s的生成速度。 DeepSeek R1 Q4量化版Qwen 32B蒸馏模型和QWQ 32B大模型生成速度分别可达9.71 tokens/s和9.79 tokens/s。
这里还有一点需要注意的是，Qwen3-235B-A22B-IQ2_S模型虽然参数量为235B，但它并不是常见的密集模型，而是MoE（Mixture of Experts）混合专家模型。简单来说，MoE模型虽然总参数量较大，以Qwen3-235B-A22B-IQ2_S模型为例，虽然总参数量为235B，但运行时实际只调用22B个参数（模型中的A22B标记表示运行时只调用22B个参数）进行计算，因此对硬件的压力要小很多。
正是由于其参数大、计算能力低的特点，MoE模型可能会成为未来大模型发展的主流趋势。
相反，密集模型在每次计算中都会调用所有参数，这就是为什么235B的Qwen3-235B-A22B-IQ2_S的生成速度比DeepSeek R1 32B和QWQ 32B大型模型更快。
对于AI 测试的最后一部分，我们使用了Amuse，这是一款专为AMD Ryzen 平台构建的Stable Diffusion 工具。支持文森图片、图胜图片、文森视频等应用，使用起来非常方便。
首先，我们使用过去六个月非常流行的FLUX.1-Dev 模型进行Vincentian 图测试。经过10次迭代，生成10241024超清图像耗时234.3秒。虽然这个性能不如独立显卡，但之前还没有一款集成显卡能够顺利完成这个任务。 Radeon 8060S不仅成功完成了这一任务，而且效率也相当不错。毕竟，10241024图像生成在AI图形应用中被认为是高负载任务。
其次，我们使用Stable Diffusion XL Turbo模型生成2048x2048尺寸的图像。这个大模型的整体精度较低，因此对硬件负载的压力并不太大。对于普通用户来说，使用此类大型模型制作文森图就足够了。无需使用像FLUX.1-Dev这样的超高精度大型模型。
可以看到，Stable Diffusion XL Turbo模型生成2048x2048尺寸的图像只需要12.8秒，每秒的迭代次数达到了2.6次。
总体来说，Ryzen AI Max+ 395是一个非常优秀的AI计算平台。拥有大内存，并且通过AMD统一内存技术分配给显存，常规的AI应用基本上没有太大的压力。可作为个人、小型工作室、小型企业用户的AI终端设备。尤其是相比动辄几万元、几十万元的AI一体机来说，14999元的GIMOC EVO-X2绝对是一款高性价比的解决方案。
同时，这类设备也非常适合AI初学者和初级AI开发者。首先，拥有超大内存的Ryzen AI Max+ 395平台可以在本地充分部署各种大型AI模型，例如70B和32B大型语言模型，或者Flux和StableDiffusion等大型Vincent图片和Vincent视频模型。借助LMStudio、Comfy-UI等AI工具，您可以轻松构建本地化的AI助手、个人知识库、图片视频创作平台。
其次，大内存和显存带来更好的AI应用体验。例如，用户在实际应用中可以同时加载Stable Diffusion+Whisper+Llama等混合AI模型解决方案。
而用AI解决AI应用的问题，如让AI直接生成提示词，再通过SD进行图片、视频创作。同时锐龙AI Max+395平台还支持ONNX、DirectML等多种框架，完美适配Windows平台的部署与运行。因此也非常适合多模态AI应用，如扩图、分割、语音识别、图像识别等，节约实验或验证成本，快速完成Demo或开源项目的开发。 其三，设备成本支出更低的同时，本地化部署带来的另一大好处就是使用成本几乎为零。用户无需额外支付Token费用，也不受网络质量影响。同时拥有更加可靠的用户隐私、数据安全，算法模型数据不容易外泄。 此外，锐龙AI Max+ 395的NPU也可以参与YOLO等适配模型的相关任务，分担负载，从而让多模态应用拥有最优的算力表现。 ·游戏性能评估 锐龙AI Max+ 395集成的Radeon 8060S本身拥有相当不错的图形性能，因此对于游戏玩家来说也是不错的选择。所以性能测试的最后一部分，我们进行了四款热门游戏的测试。 《三角洲行动》，极高画质（次高画质），2560x1600分辨率，平均帧率可以达到96fps，流畅运行无压力。 《荒野大镖客2》，中等画质，2560x1600分辨率，开启FSR，平均帧率可以达到89fps，运行非常流畅。 《赛博朋克2077》，超级画质，未开启光追，2560x1600分辨率，平均帧率可以达到59.23fps，接近60fps的表现已经远超当前其它集成显卡了。 《黑神话：悟空》，超高画质（非影视级画质），2560x1600分辨率，平均帧率达到了62fps，可以流畅游玩。 可见极摩客EVO-X2不仅拥有出色的AI性能，同时还有着不错的游戏性能，再加上出色的生产力性能，这款产品可以说是相当能打的一款综合性迷你主机了。而且确实不负“桌面AI超算中心”之名！
·简约干练的外观设计
作为一款较大体积的迷你电脑，极摩客EVO-X2桌面AI超算中心在设计上还是很有看点的。这款机器整体采用了类似“夹心饼干”的设计方式，顶部和底部采用银色金属面板打造，中间采用黑色配色，从外观配色上就给人一种很极客的感觉。
这款机器的设计风格简约，卧放时正面的切角区域印有“GMKtec”的品牌LOGO，五边形切角设计打破了正方形机身“循规蹈矩”的感觉。正如其独特的配置一样，仿佛彰显着不拘一格、打破壁垒的产品语言。
这款机器支持卧放和立放，可以适应不同尺寸的办公空间。另外可以看到切角对应的区域设计有一枚三角形按键，它的作用是一键切换风扇的灯效模式。可以很方便的在常亮、呼吸等灯效模式中快速切换。
极摩客EVO-X2桌面AI超算中心有着非常出色的接口扩展能力，机身前端配有电源键和P-Mode性能模式切换快捷键。同时还配有标准的SD卡插槽，1个USB4接口，2个USB 3.2 Type-A接口以及3.5mm耳麦插孔。
机身背部接口就更加丰富了。包括安全锁孔，电源插孔，3.5mm耳麦插孔，RJ45以太网口，1个USB 3.2 Gen 2 Type-A接口，1个USB4接口，1个DP1.4视频端口，1个HDMI2.1视频端口以及2个USB2.0接口。
另外可以看到在接口区域下方，还设计有四个散热格栅。同时机身底部面板也开有大面积的散热孔，整体散热效率得到保障。
·评测总结
年初我在CES参加AMD发布会时，就对锐龙AI Max+ 395产生了极大兴趣。因为在整个行业里，锐龙AI Max+是颇为独特的存在，它从CPU的角度赋予了AI PC更加确切的定义，让移动端的AI处理器与传统移动端处理器产生了区隔。不过说实话，当时对于锐龙AI Max+的实际表现还是颇有疑问的，毕竟集成显卡跑出超越独立显卡的AI性能，在年初还是一件相当魔幻的事情。
不过在这次对锐龙AI Max+ 395处理器和极摩客EVO-X2桌面AI超算Mini工作站的深入测试中，此前的疑虑被彻底打破。MoE混合专家模型的出现，或许是未来锐龙AI Max+ 395这类处理器切入大参数量模型本地部署和应用的主要方式，而且实际效果真心不错。
此外，锐龙AI Max+ 395有着非常不错的生产力性能和游戏性能，对于迷你电脑、笔记本电脑来说也是相当靠谱的硬件解决方案。
而对于极摩客EVO-X2桌面AI超算中心这款产品来说，笔者个人认为它非常适合正在学习AI、研究AI、或者本地部署使用AI的工作室、小型企业用户选择，算得上是当前极低成本的高算力AI解决方案了。
