今年初，AMD发布了两个全新的产品系列：锐龙AI MAX+以及锐龙AI MAX，这是AMD为AI PC打造的全新系列处理器，并且二者都拥有锐龙PRO版型号，可以满足专业商务用户的需求。不过说实话，因为当时AMD并未放出实机产品的演示，所以大家对于这一新平台的表现到底如何还是存在不小疑问的。
从基本规格来看，锐龙AI MAX+以及锐龙AI MAX系列采用Zen5架构设计，集成40个RDNA3.5图形计算单元，集成50TOPS算力的XDNA2架构NPU，并且拥有全新的256GB/s超高带宽的内存接口。
性能方面，参考锐龙AI MAX+395与酷睿Ultra 9 288V的测试对比，前者在3D渲染性能方面平均比后者高出2.6倍；图形性能平均高出1.4倍。甚至在与M4 Pro的对比上，锐龙AI MAX+395的3D渲染性能也更加出色，尤其在Blender、Corona以及V-Ray测试中全面超越14核苹果M4 Pro处理器。
这也使得基于其打造的Copilot+ PC成为世界首款能够运行70B大语言模型的AI PC。而且对比RTX 4090 24GB显卡时，它的AI性能是后者的2.2倍，但TDP比后者低87%，这样的AI性能与能效表现相当夸张。
全新的锐龙AI MAX+系列包含锐龙AI MAX+ 395核锐龙AI MAX+ PRO 395，均采用16核32线程设计，加速频率5.1GHz，总缓存高达80MB，峰值AI算力为50TOPS，cTDP为45-120W，集成40个图形核心。
锐龙AI MAX系列包含锐龙AI MAX 390/PRO 390、锐龙AI MAX 385/PRO 385以及锐龙AI MAX PRO 380，具体参数如下图所示，这里就不再多做赘述了。
最近我们终于拿到了搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器的产品，一番测试下来，我们终于搞懂了它为何能够带来PPT中所讲的那些性能优势。
锐龙AI Max+ 395是锐龙AI Max+系列的顶配型号，原生16颗超大核心32线程设计，最高加速频率5.1GHz，总缓存高达80MB，NPU峰值AI算力为50TOPS，cTDP为45-120W，集成40个图形核心的Radeon 8060S iGPU，并且支持高达128GB容量的LPDDR5x 8000高速统一内存。下面咱们看看它的性能表现。
首先参考CINEBENCH R23和2024测试，锐龙AI Max+ 395处理器在R23测试标准下，单核得分1985，多核得分36648；2024标准下单核得分113，多核得分1752，整体性能表现非常出色，甚至可以探到移动端HX级别处理器的性能水准。因此锐龙AI Max+ 395并非“AI偏科生”，而是有着极其扎实的单核和多核性能实力。
通过AIDA 64 FPU CPU单烤机测试可见，这颗处理器的长时稳定功耗释放可以保持在103W附近，平均核心温度99.1℃，3分钟以内的短时功耗释放甚至可以达到120W。
锐龙AI Max+ 395之所以能够胜任70B大模型运行，很重要的一点是它采用了128GB统一内存，并且可以将一部分内存容量分配给Radeon 8060S iGPU，而且最高可以分配96GB容量。这使得集成显卡也能通过超大显存顺利运行大参数量的大语言模型。
同时，统一内存的优势在于读写与拷贝速度更快，通过AIDA 64内存性能测试可以看到，其读取速度高达119.34GB/s，写入速度高达210.1GB/s，拷贝速度高达153.49GB/s。
锐龙AI Max+ 395之所以能够胜任大参数量AI大模型的需求，很重要的原因在于它集成的Radeon 8060S iGPU，这颗GPU在集成显卡中可以说是超模的存在。它拥有2560个流处理器，6GB LPDDR5显存，128GB/s显存带宽，核心频率高达2900MHz，显存频率1000MHz，比当前任何一款集成显卡的性能都要强很多。
参考3DMark各项测试可以看到，Radeon 8060S iGPU在Speed Way DX12性能方面得分达到了2025，远超其它集成显卡的性能。Port Royal光追性能达到了5884分，基本达到了RTX 4060独显的水平（5957分左右）。而Time Spy以及Fire Strike图形分也分别达到了11498和30713分，作为集成显卡，它的理论图形性能其实达到甚至超越了RTX 4060独显的水平，着实让人感到惊艳。
锐龙AI Max+ 395除了在AI应用方面有优势之外，日常生产力、游戏等应用方面也完全不瘸腿。
7-Zip压缩与解压缩测试中，锐龙AI Max+ 395处理器得益于16颗超大核心32线程设计，压缩速度达到了150617KB/s，解压缩速度达到了2063057KB/s，总评分高达177.76GIPS，是目前移动级处理器中T0级别的性能水准。
视频编码方面，x264 Benchmark实测编码2500帧的帧速率为77.31fps，完成时间为32秒，相对于HX系列的处理器要略慢一些。
渲染方面，V-Ray Bencmark 1分钟采样率达到38813 vsamples；Corona Benchmark渲染速度达到了11248700Rays/sec，渲染用时仅43秒。
总体来说，锐龙AI Max+ 395处理器在压缩、解压缩以及物理渲染方面有着远高于其它移动端处理器的性能表现，而视频编码能力满足生产力需求也是不成问题的。
接下来再看看Radeon 8060S iGPU相关的应用性能。
首先是V-Ray Benchmark的加速测试，1分钟渲染速度达到了1812 vpaths，在集成显卡中鹤立鸡群。
Blender benchmark的表现同样出色，monster、junkshop、classroom三项渲染采样率分别达到560.23、199.86以及252.34 samples/min，同样远超当前其它集成显卡的性能。
生产力应用性能我们参考UL Procyon的照片编辑和视频编辑测试，二者评分分别达到了8955和22765分，可以相当轻松地胜任RAW格式原片处理，并且在2K、4K视频剪辑上也能提供极为出色的性能支持。
目前，搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器的产品主要是笔记本与迷你电脑，价格在13999元到20000多不等，对于大众用户这个价格不便宜，但是如果将它与动辄数万、数十万元的AI一体机来做对比的话，这款机器可以说是目前成本相当低的AI学习、开发、应用平台，对初步上手AI的人群来说非常适合。
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虽然图形性能极为出色，但其显存也不过就是6GB，应对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，我们可以将其128GB内存分配给集成显卡作显存，最高可以分配96GB，这样就可以承担起大参数量大语言模型的应用需求了。
在AI应用测试之前，我们先来看看锐龙AI Max+ 395处理器的CPU、GPU以及NPU三大AI计算单元的算力表现。参考UL Procyon的CPU Integer、GPU Float 16以及NPU Integer测试，三项评分分别为248、987以及1783分，相对此前的锐龙8040系列的处理器来说，锐龙AI Max+ 395处理器的CPU AI算力提升不算太大，但GPU和NPUAI算力提升幅度基本都超过了3倍！
理论性能了解之后，我们看看锐龙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以及Llama 2 13B四款经典大语言模型，生成速度分别达到了69.56 tokens/s、44.87 tokens/s、38.01 tokens/s以及25.45 tokens/s，速度非常快。另外值得一提的是，即便是RTX 5060笔记本电脑GPU，因为其作为独立显卡也只有可怜的8GB显存，所以也无法正常运行参数量较大的Llama 2大模型，而Radeon 8060S不仅成功运行，且生成速度能够达到25.45 tokens/s，日常应用完全没有问题。此时，锐龙AI Max+ 395平台的独特优势就彻底显现出来了。
接下来我们通过LM Studio进行了15B及以下小参数量大语言模型和22B及以上大参数量大语言模型的测试。
首先在各类小参数量稠密大模型测试中可以看到，锐龙AI Max+ 395表现非常出色，凭借内存分配带来的超大显存支持，即便是遇到BF16高精度的Mistral-small 24B以及Gemma 2 27B大模型，生成速度也分别达到了12.37 tokens/s和11.62 tokens/s，表现出色。而对于更高性能的DeepSeek R1 14B、Phi-4 15B，速度也能达到19.63 tokens/s和12.24 tokens/s；低精度的DeepSeek R1 7B生成速度更是达到了41.94 tokens/s，而DeepSeek R1 1.5B则达到了92.67 tokens/s，可见在面对小参数量大模型时，锐龙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。
在面对大参数量大语言模型时，其实首要解决的问题不是能不能使用大模型，而是能不能正常加载大模型。就比如RTX 5060笔记本电脑GPU，虽然其性能比Radeon 8060S要强，但如果大模型参数量较大，前者大概率也过不了加载这一关，更别提进一步应用了。
从下图可以看到，我们在加载Qwen3-235B-A22B-IQ2_S的MoE混合大模型时，内存峰值占用高达63.6GB，如果没有128GB超大内存支持的话，加载这一关就过不了。
在各类大参数量大语言模型测试中，Qwen3-235B-A22B-IQ2_SMoE模型生成速度达到了14.72 tokens/s，表现出色；DeepSeek IQ2_M、DeepSeek R1 Distill Llama 70B大参数量稠密模型也能够正常运行，并且可以达到4.91 tokens/s和5.31 tokens/s的生成速度。而Q4量化版本的DeepSeek R1 Qwen 32B蒸馏模型以及QWQ 32B大模型生成速度分别可以达到9.71 tokens/s和9.79 tokens/s的生成速度。
另外这里要说明的一点是，Qwen3-235B-A22B-IQ2_S这个模型虽然参数量达到了235B，但它并非是常见的稠密模型，而是MoE（Mixture of experts）混合专家模型。简单来说，MoE模型虽然总参数量很大，但以Qwen3-235B-A22B-IQ2_S模型为例，它虽然拥有235B总参数量，但运行时实际只会调用22B（模型中A22B标识就表示运行时只会调用22B参数量）的参数进行计算，因此对于硬件的压力要小很多。
也正是因为有着这种大参数、低算力特性，MoE模型或许会成为未来大模型发展的主流趋势。
反之，稠密模型每一次计算都会调用所有参数，这也就是为什么235B的Qwen3-235B-A22B-IQ2_S生成速度反而比DeepSeek R1 32B、QWQ 32B大模型要快的原因。
AI测试的最后一部分，我们使用了针对AMD锐龙平台打造的Amuse这款Stable Diffusion工具，它支持文生图、图生图、文生视频等应用，使用起来非常方便。
首先我们使用最近大半年非常火爆的FLUX.1-Dev模型进行了文生图测试，实测迭代10步，生成一张1024×1024超清图片用时234.3秒。这个表现虽然不如独显，但在集成显卡里，能顺利完成这一任务的此前没有，Radeon 8060S不仅顺利完成，而且效率也还不错，毕竟1024×1024规格的图片生成，在AI文生图应用中算是高负载任务了。
其次我们使用了Stable Diffusion XL Turbo模型，进行了2048x2048规格图片的生成。这款大模型整体精度要低一些，所以对硬件负载的压力不算太高。普通用户使用这类大模型进行文生图就足够了，没必要使用FLUX.1-Dev这种超高精度大模型。
可以看到，Stable Diffusion XL Turbo模型生成2048x2048规格图片耗时仅需12.8秒，每秒迭代次数也达到了2.6次。
总体来说，锐龙AI Max+ 395是非常不错的AI计算平台，配合大内存并通过AMD统一内存技术分配给显存之后，常规的AI应用基本没有太大压力，完全可以作为个人或者小型工作室、小型企业用户的AI终端设备。尤其相比动辄数万、数十万元的AI一体机来说，它绝对是一个高性价比的解决方案。
AMD锐龙AI Max+ 395处理器，是锐龙AI Max+系列的顶配型号，原生16颗超大核心32线程设计，最高加速频率5.1GHz，总缓存高达80MB，NPU峰值AI算力为50TOPS，cTDP为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，锐龙AI Max+ 395处理器在R23测试标准下，单核得分1985，多核得分36648；2024标准下单核得分113，多核得分1752，整体性能表现非常出色，甚至可以探到移动端HX级别处理器的性能水准。因此锐龙AI Max+ 395并非“AI偏科生”，而是有着极其扎实的单核和多核性能实力。
【CPU功耗释放】
得益于极摩客EVO-X2桌面AI超算中心较大体积带来的内部空间，AIDA 64 FPU CPU单烤机实测这颗处理器的长时稳定功耗释放可以保持在103W附近，平均核心温度99.1℃，3分钟以内的短时功耗释放甚至可以达到120W。
【内存读写性能】
锐龙AI Max+ 395在设计时针对AI应用角度的这种特性，大幅提升了内存带宽，所以AIDA 64内存性能测试的结果极为出色。这款机器配备的双通道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，拷贝速度高达153.49GB/s，速度极快。
【硬盘读写性能】
存储方面，极摩客EVO-X2桌面AI超算中心一步到位配备了2TB容量的雷克沙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准。这非常有助于大参数量大语言模型的载入速度。
【GPU图形性能】
锐龙AI Max+ 395之所以能够胜任大参数量AI大模型的需求，很重要的原因在于它集成的Radeon 8060S iGPU，这颗GPU在集成显卡中可以说是超模的存在。它拥有2560个流处理器，6GB LPDDR5显存，128GB/s显存带宽，核心频率高达2900MHz，显存频率1000MHz，比当前任何一款集成显卡的性能都要强很多。
参考3DMark各项测试可以看到，Radeon 8060S iGPU在Speed Way DX12性能方面得分达到了2025，远超其它iGPU性能。Port Royal光追性能达到了5884分，基本达到了RTX 4060独显的水平（5957分左右）。而Time Spy以及Fire Strike图形分也分别达到了11498和30713分，作为集成显卡，它的理论图形性能其实达到甚至超越了RTX 4060独显的水平，着实让人感到惊艳。
·综合应用性能评估
CPU、内存、硬盘、GPU理论性能了解之后，我们来看看如此出色的综合性能能够在实际应用中获得怎样的体验？
【CPU应用性能】
首先是CPU相关的应用性能表现。
7-Zip压缩与解压缩测试中，锐龙AI Max+ 395处理器得益于16颗超大核心32线程设计，压缩速度达到了150617KB/s，解压缩速度达到了2063057KB/s，总评分高达177.76GIPS，是目前移动级处理器中T0级别的性能水准。
视频编码方面，x264 Benchmark实测编码2500帧的帧速率为77.31fps，完成时间为32秒，相对于HX系列的处理器要略慢一些。
渲染方面，V-Ray Bencmark 1分钟采样率达到38813 vsamples；Corona Benchmark渲染速度达到了11248700Rays/sec，渲染用时仅43秒。
总体来说，锐龙AI Max+ 395处理器在压缩、解压缩以及物理渲染方面有着远高于其它移动端处理器的性能表现，而视频编码能力满足生产力需求也是不成问题的。
【GPU应用性能】
接下来再看看GPU相关的应用性能。
首先是V-Ray Benchmark的加速测试，1分钟渲染速度达到了1812 vpaths，在集成显卡中鹤立鸡群。
Blender benchmark的表现同样出色，monster、junkshop、classroom三项渲染采样率分别达到560.23、199.86以及252.34 samples/min，同样远超当前其它集成显卡的性能。
【综合应用性能】
最后看看综合应用性能。
生产力理论性能我们参考PCMark 10办公模式测试：常用基本功能，包含Web浏览、视频会议、应用程序启动等得分为11425分，说明其完成这些基础办公任务没有任何问题；生产力项目测试中得分高达10717分，表明其拥有卓越的电子表格、文档工作性能；数位内容创作评分高达16366分，说明其能够非常高效地完成图片、视频编辑、图形渲染等工作；综合得分9039，应对日常办公、娱乐应用没有任何问题。
生产力应用性能我们参考UL Procyon的照片编辑和视频编辑测试，二者评分分别达到了8955和22765分，可以相当轻松地胜任RAW格式原片处理，并且在2K、4K视频剪辑上也能提供极为出色的性能支持。
·AI性能评估
搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器的极摩客EVO-X2售价为14999元，对于大众用户这个价格不便宜，但是如果将它与动辄数万、数十万元的AI一体机来做对比的话，这款机器可以说是目前成本相当低的AI学习、开发、应用平台，对初步上手AI的人群来说非常适合。
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虽然图形性能极为出色，但其显存也不过就是6GB，应对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，我们可以将极摩客EVO-X2的128GB内存分配给集成显卡作显存，最高可以分配96GB，这样就可以承担起大参数量大语言模型的应用需求了。
在AI应用测试之前，我们先来看看锐龙AI Max+ 395处理器的CPU、GPU以及NPU三大AI计算单元的算力表现。参考UL Procyon的CPU Integer、GPU Float 16以及NPU Integer测试，三项评分分别为248、987以及1783分，相对此前的锐龙8040系列的处理器来说，锐龙AI Max+ 395处理器的CPU AI算力提升不算太大，但GPU和NPUAI算力提升幅度基本都超过了3倍！
理论性能了解之后，我们看看锐龙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以及Llama 2 13B四款经典大语言模型，生成速度分别达到了69.56 tokens/s、44.87 tokens/s、38.01 tokens/s以及25.45 tokens/s，速度非常快。另外值得一提的是，即便是RTX 5060笔记本电脑GPU，因为其作为独立显卡也只有可怜的8GB显存，所以也无法正常运行参数量较大的Llama 2大模型，而Radeon 8060S不仅成功运行，且生成速度能够达到25.45 tokens/s，日常应用完全没有问题。此时，锐龙AI Max+ 395平台的独特优势就彻底显现出来了。
接下来我们通过LM Studio进行了15B及以下小参数量大语言模型和22B及以上大参数量大语言模型的测试。
首先在各类小参数量稠密大模型测试中可以看到，锐龙AI Max+ 395表现非常出色，凭借内存分配带来的超大显存支持，即便是遇到BF16高精度的Mistral-small 24B以及Gemma 2 27B大模型，生成速度也分别达到了12.37 tokens/s和11.62 tokens/s，表现出色。而对于更高性能的DeepSeek R1 14B、Phi-4 15B，速度也能达到19.63 tokens/s和12.24 tokens/s；低精度的DeepSeek R1 7B生成速度更是达到了41.94 tokens/s，而DeepSeek R1 1.5B则达到了92.67 tokens/s，可见在面对小参数量大模型时，锐龙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。
在面对大参数量大语言模型时，其实首要解决的问题不是能不能使用大模型，而是能不能正常加载大模型。就比如RTX 5060笔记本电脑GPU，虽然其性能比Radeon 8060S要强，但如果大模型参数量较大，前者大概率也过不了加载这一关，更别提进一步应用了。
从下图可以看到，我们在加载Qwen3-235B-A22B-IQ2_S的MoE混合大模型时，内存峰值占用高达63.6GB，如果没有128GB超大内存支持的话，加载这一关就过不了。
在各类大参数量大语言模型测试中，Qwen3-235B-A22B-IQ2_SMoE模型生成速度达到了14.72 tokens/s，表现出色；DeepSeek IQ2_M、DeepSeek R1 Distill Llama 70B大参数量稠密模型也能够正常运行，并且可以达到4.91 tokens/s和5.31 tokens/s的生成速度。而Q4量化版本的DeepSeek R1 Qwen 32B蒸馏模型以及QWQ 32B大模型生成速度分别可以达到9.71 tokens/s和9.79 tokens/s的生成速度。
另外这里要说明的一点是，Qwen3-235B-A22B-IQ2_S这个模型虽然参数量达到了235B，但它并非是常见的稠密模型，而是MoE（Mixture of experts）混合专家模型。简单来说，MoE模型虽然总参数量很大，但以Qwen3-235B-A22B-IQ2_S模型为例，它虽然拥有235B总参数量，但运行时实际只会调用22B（模型中A22B标识就表示运行时只会调用22B参数量）的参数进行计算，因此对于硬件的压力要小很多。
也正是因为有着这种大参数、低算力特性，MoE模型或许会成为未来大模型发展的主流趋势。
反之，稠密模型每一次计算都会调用所有参数，这也就是为什么235B的Qwen3-235B-A22B-IQ2_S生成速度反而比DeepSeek R1 32B、QWQ 32B大模型要快的原因。
AI测试的最后一部分，我们使用了针对AMD锐龙平台打造的Amuse这款Stable Diffusion工具，它支持文生图、图生图、文生视频等应用，使用起来非常方便。
首先我们使用最近大半年非常火爆的FLUX.1-Dev模型进行了文生图测试，实测迭代10步，生成一张1024×1024超清图片用时234.3秒。这个表现虽然不如独显，但在集成显卡里，能顺利完成这一任务的此前没有，Radeon 8060S不仅顺利完成，而且效率也还不错，毕竟1024×1024规格的图片生成，在AI文生图应用中算是高负载任务了。
其次我们使用了Stable Diffusion XL Turbo模型，进行了2048x2048规格图片的生成。这款大模型整体精度要低一些，所以对硬件负载的压力不算太高。普通用户使用这类大模型进行文生图就足够了，没必要使用FLUX.1-Dev这种超高精度大模型。
可以看到，Stable Diffusion XL Turbo模型生成2048x2048规格图片耗时仅需12.8秒，每秒迭代次数也达到了2.6次。
总体来说，锐龙AI Max+ 395是非常不错的AI计算平台，配合大内存并通过AMD统一内存技术分配给显存之后，常规的AI应用基本没有太大压力，完全可以作为个人或者小型工作室、小型企业用户的AI终端设备。尤其相比动辄数万、数十万元的AI一体机来说，14999元的极摩客EVO-X2绝对是一个高性价比的解决方案。
同时，这类设备也非常适合AI初学者、初级AI开发者使用。首先，锐龙AI Max+ 395平台配合超大内存，完全可以在本地部署多样化的AI大模型，如70B、32B大语言模型，或者Flux、StableDiffusion等文生图、文生视频大模型。借助LMStudio、Comfy-UI等AI工具，轻松实现本地化的AI助手、个人知识库以及图片、视频创作平台的搭建。
其次，超大内存与显存带来了更加出色的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这样的混合式AI模型方案，从而用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。
AMD锐龙AI Max+ 395处理器，是锐龙AI Max+系列的顶配型号，原生16颗超大核心32线程设计，最高加速频率5.1GHz，总缓存高达80MB，NPU峰值AI算力为50TOPS，cTDP为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，锐龙AI Max+ 395处理器在R23测试标准下，单核得分1985，多核得分36648；2024标准下单核得分113，多核得分1752，整体性能表现非常出色，甚至可以探到移动端HX级别处理器的性能水准。因此锐龙AI Max+ 395并非“AI偏科生”，而是有着极其扎实的单核和多核性能实力。
【CPU功耗释放】
得益于极摩客EVO-X2桌面AI超算中心较大体积带来的内部空间，AIDA 64 FPU CPU单烤机实测这颗处理器的长时稳定功耗释放可以保持在103W附近，平均核心温度99.1℃，3分钟以内的短时功耗释放甚至可以达到120W。
【内存读写性能】
锐龙AI Max+ 395在设计时针对AI应用角度的这种特性，大幅提升了内存带宽，所以AIDA 64内存性能测试的结果极为出色。这款机器配备的双通道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，拷贝速度高达153.49GB/s，速度极快。
【硬盘读写性能】
存储方面，极摩客EVO-X2桌面AI超算中心一步到位配备了2TB容量的雷克沙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准。这非常有助于大参数量大语言模型的载入速度。
【GPU图形性能】
锐龙AI Max+ 395之所以能够胜任大参数量AI大模型的需求，很重要的原因在于它集成的Radeon 8060S iGPU，这颗GPU在集成显卡中可以说是超模的存在。它拥有2560个流处理器，6GB LPDDR5显存，128GB/s显存带宽，核心频率高达2900MHz，显存频率1000MHz，比当前任何一款集成显卡的性能都要强很多。
参考3DMark各项测试可以看到，Radeon 8060S iGPU在Speed Way DX12性能方面得分达到了2025，远超其它iGPU性能。Port Royal光追性能达到了5884分，基本达到了RTX 4060独显的水平（5957分左右）。而Time Spy以及Fire Strike图形分也分别达到了11498和30713分，作为集成显卡，它的理论图形性能其实达到甚至超越了RTX 4060独显的水平，着实让人感到惊艳。
·综合应用性能评估
CPU、内存、硬盘、GPU理论性能了解之后，我们来看看如此出色的综合性能能够在实际应用中获得怎样的体验？
【CPU应用性能】
首先是CPU相关的应用性能表现。
7-Zip压缩与解压缩测试中，锐龙AI Max+ 395处理器得益于16颗超大核心32线程设计，压缩速度达到了150617KB/s，解压缩速度达到了2063057KB/s，总评分高达177.76GIPS，是目前移动级处理器中T0级别的性能水准。
视频编码方面，x264 Benchmark实测编码2500帧的帧速率为77.31fps，完成时间为32秒，相对于HX系列的处理器要略慢一些。
渲染方面，V-Ray Bencmark 1分钟采样率达到38813 vsamples；Corona Benchmark渲染速度达到了11248700Rays/sec，渲染用时仅43秒。
总体来说，锐龙AI Max+ 395处理器在压缩、解压缩以及物理渲染方面有着远高于其它移动端处理器的性能表现，而视频编码能力满足生产力需求也是不成问题的。
【GPU应用性能】
接下来再看看GPU相关的应用性能。
首先是V-Ray Benchmark的加速测试，1分钟渲染速度达到了1812 vpaths，在集成显卡中鹤立鸡群。
Blender benchmark的表现同样出色，monster、junkshop、classroom三项渲染采样率分别达到560.23、199.86以及252.34 samples/min，同样远超当前其它集成显卡的性能。
【综合应用性能】
最后看看综合应用性能。
生产力理论性能我们参考PCMark 10办公模式测试：常用基本功能，包含Web浏览、视频会议、应用程序启动等得分为11425分，说明其完成这些基础办公任务没有任何问题；生产力项目测试中得分高达10717分，表明其拥有卓越的电子表格、文档工作性能；数位内容创作评分高达16366分，说明其能够非常高效地完成图片、视频编辑、图形渲染等工作；综合得分9039，应对日常办公、娱乐应用没有任何问题。
生产力应用性能我们参考UL Procyon的照片编辑和视频编辑测试，二者评分分别达到了8955和22765分，可以相当轻松地胜任RAW格式原片处理，并且在2K、4K视频剪辑上也能提供极为出色的性能支持。
·AI性能评估
搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器的极摩客EVO-X2售价为14999元，对于大众用户这个价格不便宜，但是如果将它与动辄数万、数十万元的AI一体机来做对比的话，这款机器可以说是目前成本相当低的AI学习、开发、应用平台，对初步上手AI的人群来说非常适合。
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虽然图形性能极为出色，但其显存也不过就是6GB，应对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，我们可以将极摩客EVO-X2的128GB内存分配给集成显卡作显存，最高可以分配96GB，这样就可以承担起大参数量大语言模型的应用需求了。
在AI应用测试之前，我们先来看看锐龙AI Max+ 395处理器的CPU、GPU以及NPU三大AI计算单元的算力表现。参考UL Procyon的CPU Integer、GPU Float 16以及NPU Integer测试，三项评分分别为248、987以及1783分，相对此前的锐龙8040系列的处理器来说，锐龙AI Max+ 395处理器的CPU AI算力提升不算太大，但GPU和NPUAI算力提升幅度基本都超过了3倍！
理论性能了解之后，我们看看锐龙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以及Llama 2 13B四款经典大语言模型，生成速度分别达到了69.56 tokens/s、44.87 tokens/s、38.01 tokens/s以及25.45 tokens/s，速度非常快。另外值得一提的是，即便是RTX 5060笔记本电脑GPU，因为其作为独立显卡也只有可怜的8GB显存，所以也无法正常运行参数量较大的Llama 2大模型，而Radeon 8060S不仅成功运行，且生成速度能够达到25.45 tokens/s，日常应用完全没有问题。此时，锐龙AI Max+ 395平台的独特优势就彻底显现出来了。
接下来我们通过LM Studio进行了15B及以下小参数量大语言模型和22B及以上大参数量大语言模型的测试。
首先在各类小参数量稠密大模型测试中可以看到，锐龙AI Max+ 395表现非常出色，凭借内存分配带来的超大显存支持，即便是遇到BF16高精度的Mistral-small 24B以及Gemma 2 27B大模型，生成速度也分别达到了12.37 tokens/s和11.62 tokens/s，表现出色。而对于更高性能的DeepSeek R1 14B、Phi-4 15B，速度也能达到19.63 tokens/s和12.24 tokens/s；低精度的DeepSeek R1 7B生成速度更是达到了41.94 tokens/s，而DeepSeek R1 1.5B则达到了92.67 tokens/s，可见在面对小参数量大模型时，锐龙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。
在面对大参数量大语言模型时，其实首要解决的问题不是能不能使用大模型，而是能不能正常加载大模型。就比如RTX 5060笔记本电脑GPU，虽然其性能比Radeon 8060S要强，但如果大模型参数量较大，前者大概率也过不了加载这一关，更别提进一步应用了。
从下图可以看到，我们在加载Qwen3-235B-A22B-IQ2_S的MoE混合大模型时，内存峰值占用高达63.6GB，如果没有128GB超大内存支持的话，加载这一关就过不了。
在各类大参数量大语言模型测试中，Qwen3-235B-A22B-IQ2_SMoE模型生成速度达到了14.72 tokens/s，表现出色；DeepSeek IQ2_M、DeepSeek R1 Distill Llama 70B大参数量稠密模型也能够正常运行，并且可以达到4.91 tokens/s和5.31 tokens/s的生成速度。而Q4量化版本的DeepSeek R1 Qwen 32B蒸馏模型以及QWQ 32B大模型生成速度分别可以达到9.71 tokens/s和9.79 tokens/s的生成速度。
另外这里要说明的一点是，Qwen3-235B-A22B-IQ2_S这个模型虽然参数量达到了235B，但它并非是常见的稠密模型，而是MoE（Mixture of experts）混合专家模型。简单来说，MoE模型虽然总参数量很大，但以Qwen3-235B-A22B-IQ2_S模型为例，它虽然拥有235B总参数量，但运行时实际只会调用22B（模型中A22B标识就表示运行时只会调用22B参数量）的参数进行计算，因此对于硬件的压力要小很多。
也正是因为有着这种大参数、低算力特性，MoE模型或许会成为未来大模型发展的主流趋势。
反之，稠密模型每一次计算都会调用所有参数，这也就是为什么235B的Qwen3-235B-A22B-IQ2_S生成速度反而比DeepSeek R1 32B、QWQ 32B大模型要快的原因。
AI测试的最后一部分，我们使用了针对AMD锐龙平台打造的Amuse这款Stable Diffusion工具，它支持文生图、图生图、文生视频等应用，使用起来非常方便。
首先我们使用最近大半年非常火爆的FLUX.1-Dev模型进行了文生图测试，实测迭代10步，生成一张1024×1024超清图片用时234.3秒。这个表现虽然不如独显，但在集成显卡里，能顺利完成这一任务的此前没有，Radeon 8060S不仅顺利完成，而且效率也还不错，毕竟1024×1024规格的图片生成，在AI文生图应用中算是高负载任务了。
其次我们使用了Stable Diffusion XL Turbo模型，进行了2048x2048规格图片的生成。这款大模型整体精度要低一些，所以对硬件负载的压力不算太高。普通用户使用这类大模型进行文生图就足够了，没必要使用FLUX.1-Dev这种超高精度大模型。
可以看到，Stable Diffusion XL Turbo模型生成2048x2048规格图片耗时仅需12.8秒，每秒迭代次数也达到了2.6次。
总体来说，锐龙AI Max+ 395是非常不错的AI计算平台，配合大内存并通过AMD统一内存技术分配给显存之后，常规的AI应用基本没有太大压力，完全可以作为个人或者小型工作室、小型企业用户的AI终端设备。尤其相比动辄数万、数十万元的AI一体机来说，14999元的极摩客EVO-X2绝对是一个高性价比的解决方案。
同时，这类设备也非常适合AI初学者、初级AI开发者使用。首先，锐龙AI Max+ 395平台配合超大内存，完全可以在本地部署多样化的AI大模型，如70B、32B大语言模型，或者Flux、StableDiffusion等文生图、文生视频大模型。借助LMStudio、Comfy-UI等AI工具，轻松实现本地化的AI助手、个人知识库以及图片、视频创作平台的搭建。
其次，超大内存与显存带来了更加出色的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这样的混合式AI模型方案，从而用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。
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