光影與性能的雙重突破：DLSS 4 助力《失落之魂》試玩驚艷亮相

2026-04-26 人工智能 ai cpu AMD radeon it芯片

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得益于銳龍處理器強大的處理器和集顯性能，再加上Zen架構帶來的出色能效， AMD銳龍迷你PC產品在近年來獲得強勁的發展勢頭。特別是隨著今年銳龍AI Max系列處理器的發布， AMD銳龍迷你PC產品已經擁有桌面AI超算中心的實力。在一眾銳龍迷你PC新品中，極摩客EVO-X2憑借旗艦的硬件配置、強悍的性能和富有競爭力的價格，在迷你PC市場和AI硬件市場深受用戶青睞。我們最近正巧拿到極摩客EVO-X2評測樣機，來看看它的表現吧！
產品參數
操作系統：Windows 11家庭中文版（64位）
處理器：AMD銳龍AI Max+ 395（16核心32線程、最高加速頻率5.1GHz）
NPU：Ryzen AI（50 TOPS）
內存：128GB LPDDR5X 8000雙通道
硬盤：2TB PCIe 4.0 SSD
GPU：AMD Radeon 8060S（40 CU）
尺寸：193mm×185.8mm×77mm
重量：約1.64kg（不含電源適配器）
參考售價：14999元
體積小巧外觀時尚
極摩客EVO-X2采用輕薄化的機身設計，整體外觀尺寸僅193mm×185.8mm×77mm ，非常小巧便攜。同時也跟它的名字一樣，外觀設計中保留了不少科技范兒的元素。這臺機器整體采用銀黑撞色設計，左右兩側為銀色外殼，中間部分為黑色外殼。值得一提的是，極摩客EVO-X2的設計師還獲得過德國紅點設計獎。

機器正面頂部是開機鍵，開機鍵的顏色非常醒目，起到了很好的點綴裝飾作用，開機鍵下方設計有一個性能模式切換按鈕，便于用戶一鍵切換性能模式。側面采用多邊形設計風格，左上角不僅有一個Logo ，還單獨設計有一個切換風扇模式的按鈕，這個按鈕是三角形設計，這樣不同的幾何圖形設計增添了極摩客EVO-X2的設計感。側面右上方兩個AMD貼紙彰顯了這臺機器的硬件配置，它搭載AMD銳龍AI Max+ 395處理器，同時集成有AMD Radeon 8060S顯卡。

極摩客EVO-X2的接口主要分布在正面和背面。它的正面配備一個SD卡槽、一個USB4接口、兩個USB-A 3.2接口以及一個3.5mm音頻接口。背面配備一個電源插口、一個3.5mm耳機接口、一個RJ-45網線接口、一個USB3.2 Gen2接口、一個USB4接口、一個DP1.4接口、一個HDMI 2.1接口以及兩個USB-A 2.0接口。這樣的接口設計非常齊全，它支持同時外接四聯屏，能滿足不同用戶的使用需求。

這臺機器的左側面布滿散熱孔，它采用北冰洋雙風扇散熱設計，內置三根散熱銅管和三風扇，能夠帶來出色的散熱效果。在峰值狀態，官方宣稱這臺機器的處理器可以維持140W的強勁性能釋放水平，是妥妥的“小鋼炮” 。整體來看，極摩客EVO-X2小巧精致，外觀設計獨特， 1.64kg的重量便于攜帶，不管是用來做開發、日常辦公還是家庭娛樂都比較方便。
搭載全新AMD銳龍AI Max+ 395處理器在CES 2025展會上， AMD推出代號為“Strix Halo”的銳龍AI Max系列處理器，為下一代AI PC和輕薄工作站帶來全新突破。作為全新的系列，銳龍AI Max系列處理器帶來了三大方面的配置升級：Zen 5 CPU架構、RDNA 3.5 GPU架構以及XDNA 2 NPU架構。

銳龍AI Max系列處理器采用先進的Zen 5 CPU架構，最高配備16顆超大核心和32線程，如此高的規格可與銳龍9000HX系列處理器媲美。當然， Zen 5 CPU架構還為銳龍AI Max系列處理器帶來了更加強悍的性能和更出色的能效水平。
和銳龍AI 300系列處理器一樣，銳龍AI Max系列處理器還采用基于XDNA 2架構的新一代NPU ，其AI算力高達50 TOPS ，而且目前已發布的銳龍AI Max家族中的四款處理器都配備50 TOPS算力的NPU ，這意味著目前的銳龍AI Max平臺完全滿足Windows 11 AI+ PC的要求，它也是名副其實的AI PC處理器。

銳龍AI Max系列處理器的集顯升級到RDNA 3.5架構，規格大幅提升，最高配備40組CU計算單元（具體型號為Radeon 8060S）。這是什么概念呢？同樣采用RDNA 3.5架構的銳龍AI 300系列處理器的集顯最大規格僅16組CU計算單元，對比來看銳龍AI Max系列處理器在集顯的規格上給出了超大“劑量” ，甚至參數規格最低的銳龍AI Max PRO 380處理器的集顯都擁有16組CU計算單元（具體型號為Radeon 8040S）。
另外，銳龍AI Max系列處理器全系都僅支持LPDDR5X內存，不支持DDR5內存，除了參數規格最低的銳龍AI Max PRO 380處理器僅支持128-bit位寬之外，銳龍AI Max家族中的其他處理器都支持256-bit位寬的LPDDR5X內存，最大支持128GB LPDDR5X 8000內存。由于銳龍AI Max系列處理器不支持DDR5內存，所以搭載該系列處理器的平臺都采用板載內存設計，普通用戶無法更換內存，而且最高板載128GB內存的規格在整個移動平臺也十分罕見。

高規格的集顯+最高128GB 256-bit板載內存……怎么看銳龍AI Max系列處理器都像是在為AI做準備。事實上確實如此，根據AMD公布的數據，搭載銳龍AI Max+ 395處理器（內置AMD Radeon 8060S）的設備最高能夠運行200B以上參數的量化大模型，同時AMD設備運行70B大模型的性能是24GB顯存的RTX 4090臺式機電腦GPU的2.2倍，同時功耗比后者少87% 。

隨著銳龍AI Max系列處理器的發布，除了筆記本OEM廠商在積極跟進推出新品筆記本電腦，眾多迷你PC廠商也在第一時間推出了搭載銳龍AI Max系列處理器的新品，極摩客EVO-X2就是這輪新品爆發狂潮中的熱門機型。

極摩客EVO-X2迷你PC搭載AMD銳龍AI Max+ 395處理器，其采用Zen 5架構、4nm生產工藝，配備16核心32線程，基礎頻率為3GHz ，最高加速頻率達到5.1GHz 。 AMD銳龍AI Max+ 395處理器還配備80MB緩存（L2+L3），默認TDP為55W ，可配置功耗區間為45～120W ，這款處理器支持AVX-512指令集和AMD PBO等技術。

AMD銳龍AI Max+ 395處理器內置基于RDNA 3.5架構的Radeon 8060S集顯，這款集顯配備40組CU計算單元、2560個流處理器，顯卡頻率為2900MHz ，支持實時光追、AV1硬件編解碼。

此外，極摩客EVO-X2迷你PC搭載的銳龍AI Max+ 395處理器還內置基于XDNA 2架構的新一代NPU ， NPU的算力達到50 TOPS 。

極摩客EVO-X2迷你PC在存儲方面有兩個配置：128GB+2TB、64GB+1TB 。我們拿到的評測樣機是頂配規格，它配備128GB LPDDR5X 8000內存和2TB PCIe 4.0 SSD 。我們在前文介紹，銳龍AI Max+ 395處理器最高支持128GB內存，由此可見極摩客EVO-X2迷你PC是真正“滿血版”的銳龍AI Max+ 395平臺。在AIDA64軟件的測試中，這臺機器的內存讀取速度達到119GB/s ，寫入速度高達202.7GB/s ，這樣的表現在一眾移動平臺中處于優秀水平。

另外，極摩客EVO-X2迷你PC采用的2TB PCIe 4.0 SSD在測試中也有不錯的表現，順序讀取速度達到7054.81MB/s ，順序寫入速度達到6582.23MB/s 。速度快、容量大，這不僅能夠滿足普通用戶存儲游戲、電影、視頻以及照片等文件的需求，對AI開發者或者AI愛好者來講，也有足夠的空間存儲各種大模型文件。
處理器性能測試 120W狂暴性能釋放極摩客EVO-X2迷你PC機身內部采用三個散熱風扇，其中CPU部位采用北冰洋雙風扇規格，再加上三根超大的散熱銅管和全新的Max 3.0風道設計，使得這臺機器具備強悍的性能釋放水平，極摩客官方宣稱其支持最高140W峰值性能。我們先來烤機驗證一下。

我們將極摩客EVO-X2迷你PC切換到“性能模式” ，對其進行烤機測試。實測在烤機剛開始的幾秒鐘里，處理器的封裝功耗最高達到140W ，不過隨著烤機時間的拉長，處理器的功耗逐漸下降并穩定在100W左右。在烤機近40分鐘時，處理器依舊維持著101.69W的性能釋放水平，此時處理器的核心溫度為98℃ ，頻率為2.9GHz 。

如果再把集顯加進來雙烤的話，雙烤30分鐘之后極摩客EVO-X2迷你PC的整機功耗能夠一直維持120W ，此時處理器核心溫度為94.9℃ ，處理器頻率為2.9GHz 。可見，作為一款迷你PC ，極摩客EVO-X2擁有強悍的性能釋放水平，是名副其實的“性能小鋼炮” 。
接下來看看這臺機器的處理器實際表現。

在CINEBENCH 2024處理器渲染性能測試中，極摩客EVO-X2迷你PC取得1860pts的多線程成績和114pts的單線程成績。這樣的表現相當出色，它在多線程性能上已經超越搭載酷睿i9-14900HX的游戲本（1683pts），領先幅度達到10.52% 。對比銳龍AI 9 HX 370游戲本（1196pts），極摩客EVO-X2迷你PC的處理器在多線程上更是有55.52%的領先優勢。

在7-Zip 24.08壓縮/解壓縮測試中，這臺機器取得178.797 GIPS的總分，對比來看這樣的成績同樣領先酷睿Ultra 9 275HX游戲本（165.575 GIPS），領先幅度達到7.98% 。
【光影與性能的雙重突破：DLSS 4 助力《失落之魂》試玩驚艷亮相】

在Blender 4.2中用處理器渲染一個汽車模型，搭載銳龍AI Max+ 395處理器的極摩客EVO-X2迷你PC用時65秒，我們之前測試的搭載酷睿Ultra 9 275HX處理器的游戲本用時69秒。顯然，極摩客EVO-X2迷你PC在應對處理器3D渲染之類的任務時效率更高。
整體來看，在銳龍AI Max+ 395處理器的加持下，極摩客EVO-X2迷你PC具備相當強悍的處理器性能，它在壓縮/解壓縮、3D渲染等實際應用中的表現甚至超越搭載酷睿Ultra 9 275HX處理器的高性能游戲本。作為一款迷你PC ，極摩客EVO-X2的性能表現堪稱優秀。
AMD Radeon 8060S圖形性能測試極摩客EVO-X2迷你PC采用處理器內置的Radeon 8060S集顯，這款集顯基于AMD RDNA 3.5架構，高達40組CU計算單元的規格是目前AMD銳龍移動平臺的頂配。那么這款集顯的圖形性能如何呢？我們通過3DMark軟件來一探究竟。

從測試成績來看， Radeon 8060S集顯的圖形性能相當強悍！它在部分測試中的成績甚至超越滿功耗版RTX 4060筆記本電腦GPU 。具體來看， Radeon 8060S集顯在3DMark Time Spy中得到11012的顯卡分數，領先滿功耗版RTX 4060筆記本電腦GPU 1.77%；如果和英特爾Arc 140V核顯對比， Radeon 8060S則有高達167.21%的領先優勢。

在3DMark Fire Strike中， Radeon 8060S集顯獲得29209的顯卡分數，領先滿功耗版RTX 4060筆記本電腦GPU的幅度高達6.17% 。對比16組CU單元的Radeon 890M集顯， Radeon 8060S的領先幅度達到190.84%；對比英特爾Arc 140V核顯， Radeon 8060S領先191% 。
當然，在3DMark Port Royal光追測試和最新的3DMark Speed Way測試場景中，滿功耗版RTX 4060筆記本電腦GPU還是找回點“面子” 。在這兩個測試中， Radeon 8060S集顯分別得到5603分、1932分，落后滿功耗版RTX 4060筆記本電腦GPU 6.27%和26.68% 。
從測試成績來看， Radeon 8060S毫無疑問是目前最強的集顯，它完全能夠與RTX 4060筆記本電腦GPU這樣的主流獨顯掰手腕，看來AMD為其“暴力”增加到40組CU計算單元之后確實能“大力出奇跡” 。
再來看看極摩客EVO-X2迷你PC在實際游戲中的表現——我們選取《黑神話：悟空》《賽博朋克2077》《古墓麗影：暗影》《塵埃5》以及CS2等幾款熱門游戲來測試。

根據游戲測試結果可以看到，極摩客EVO-X2迷你PC在Radeon 8060S集顯的加持下能夠在1080p分辨率的最高畫質下暢玩大多數熱門3A大作。它在《賽博朋克2077》的“光線追蹤：禪機”、FSR自動并開啟幀生成的設置下取得平均88.45fps的成績，完全超過“60fps流暢游戲”的標準。在《黑神話：悟空》中，如果開啟最高效果的光追+幀生成和FSR 50的超采樣清晰度設置，這臺機器的平均幀率只有32fps ，不過在保持相同的設置下關閉光追，游戲的平均幀率就能提升到71fps ，雖然損失了部分光追帶來的逼真度，但是也能保證在最高畫質下的流暢體驗。
重頭戲：AI性能測試暢跑235B大模型根據我們對極摩客EVO-X2迷你PC的處理器和集顯圖形性能的測試可以看到，這臺機器的性能釋放強悍，處理器和集顯的性能同樣強大，無論是日常辦公還是游戲娛樂，它都能輕松掌控。作為一款性能超強的迷你PC ，極摩客EVO-X2適合絕大部分用戶。不過，極摩客EVO-X2配備夸張的128GB內存和2TB SSD ，它顯然不只是為普通用戶準備的，那么在AI領域，它又有哪些玩法呢？
自從ChatGPT火爆以來，全世界每個地方、各行各業都被生成式AI的潮流席卷。特別是隨著DeepSeek-R1系列大模型的到來，現在各行各業又掀起了本地部署大模型的風潮。不過本地部署大模型對PC的硬件要求非常高，既需要強勁的本地算力支持，又需要超大容量的顯存和內存。一般而言，市面上主流32GB內存配置的輕薄本只能流暢地運行14B及以下規模的大模型，即便搭配RTX 5090筆記本電腦GPU ，最高也只能支持到32B大模型，這完全無法讓人體驗到更大規模大模型的魅力。

如果要運行70B大模型，就算采用Q4量化方案，至少也需要64GB內存，而且大多數輕薄本的集顯算力低，就算大容量的內存能夠裝載70B大模型的文件，集顯的算力也不一定能支撐其流暢運行。而如果搭配獨顯，目前頂級規格的RTX 5090筆記本電腦GPU的顯存也僅有24GB ，同樣無法很好地支撐大規模的大模型，強行加載會引起爆顯存的情況出現算力斷崖式暴跌。所以不管是對于個人用戶還是企業用戶來講，想要十分流暢地運行70B甚至200B以上規模的大模型，只能依靠定制的AI工作站或者AI服務器。這是自2024年本地部署大模型的風潮起來之后一直困擾整個行業的難題。
2025年， AMD銳龍AI Max系列處理器的到來打破了這個僵局。就像我們測試的銳龍AI Max+ 395處理器，它的處理器性能強悍，集顯性能強悍，而且最高支持128GB內存并內置高算力的NPU ，可以說銳龍AI Max+ 395平臺在部署大模型方面有先天優勢。無獨有偶，極摩客EVO-X2迷你PC就是一個有著如此理想配置的銳龍AI Max+ 395平臺。

另外， AMD銳龍AI Max系列處理器在部署大模型方面還有一個獨門的“黑科技”——AMD可變顯存技術（AMD Variable Graphics Memory ，簡稱AMD VGM）。該技術允許用戶更靈活地分配系統共享內存，最多可將75%的內存容量分配給集顯用作顯存。也就是說對于銳龍AI Max系列處理器，用戶通過AMD VGM技術最高可以分配96GB內存作為集顯顯存來使用，這將大幅提升銳龍AI Max平臺本地部署大模型的能力。極摩客EVO-X2迷你PC配備128GB內存，我們在測試時分配64GB內存作為顯存使用。這樣的分配方式相對均衡，分配之后系統擁有64GB內存+64GB顯存。

首先通過理論測試來看看極摩客EVO-X2迷你PC部署熱門大模型的表現。在UL Procyon AI Text Generation Benchmark基準測試中，這臺機器在本地運行Phi-3.5-mini模型時平均OTS速度為65.43 tokens/s；在Mistral 7B模型中，它的平均OTS速度達到41.37 tokens/s；在運行Llama-3.1-8B模型時，其平均OTS速度達到35.31 tokens/s；在Llama-2-13B模型中的速度達到23.81 tokens/s 。可以看到，從3.5B到13B大模型，極摩客EVO-X2迷你PC都能輕松“拿捏” ，運行的速度相當快，沒有任何壓力。

接下來我們通過LM Studio軟件部署幾個目前比較火的大模型來看看這臺機器的實際表現。在Q4量化的Qwen3 8B大模型中，極摩客EVO-X2迷你PC的推理速度達到34.02 tokens/s ，整體體驗非常流暢。

對于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B大模型，在Q4量化下，極摩客EVO-X2迷你PC的推理速度達到9.98 tokens/s ，體驗下來也十分流暢，可堪大用。

接下來是Q4量化的DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型，如此大規模的模型即便是RTX 5090筆記本電腦GPU也會因為顯存不足而無法流暢運行，因為該模型經過Q4量化之后的體積依然高達40GB ，意味著需要40GB以上的大顯存才能將其加載進去。而通過AMD VGM技術分配64GB顯存之后，極摩客EVO-X2迷你PC不僅能成功部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型，它的推理速度達到4.15 tokens/s ，這是基本能用的水平。
一般而言，大模型本身的性能表現與它的參數規模和量化方案有很大關系。對于Qwen2.5、 Llama3這樣的稠密（dense）大模型來說，參數規模越大，量化精度越高，它的性能就越好，用戶用起來就會感覺它越聰明。因此，無論你是科技愛好者還是有本地大模型使用需求的上班族，我們都建議你優先使用32B規模以上的大模型——DeepSeek在推出DeepSeek-R1蒸餾小模型時也表示，蒸餾出來的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B和DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型在多項能力上實現了對標OpenAI o1-mini的效果。

另一方面，規模越大的模型在部署的時候對PC平臺的顯存和內存要求也越高，就像是部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型的時候，市面上大多數迷你PC和筆記本電腦都無法成功加載，更別提成功使用。在這方面，銳龍AI Max+ 395平臺顯然是最優選擇。

在大模型的生態建設方面， AMD也一直在與生態伙伴通力合作。不久前， AMD AI生態伙伴模優優科技（MoYoYo）憑借自身深厚的技術積累，成功將236B規模的DeepSeek-V2模型優化并部署在AMD AI PC上。
今年4月份，阿里巴巴正式發布全新的Qwen3系列開源大模型，其中的Qwen3-235B-A22B是一個擁有235B總參數和22B激活參數的MoE（混合專家）模型，它在代碼、數學和通用能力等基準測試中與DeepSeek-R1、OpenAI-o1、OpenAI-o3-mini、Grok-3和Gemini-2.5-Pro等頂級模型相比擁有極具競爭力的表現。 Qwen3發布之后，模優優科技（MoYoYo）也在第一時間成功將全尺寸的Qwen3-235B-A22B模型優化，成功部署到基于AMD銳龍AI Max+ 395處理器的平臺上。
那么同樣是搭載銳龍AI Max+ 395處理器的極摩客EVO-X2迷你PC能否成功部署并運行模優優科技（MoYoYo）優化的DeepSeek-V2（236B）和Qwen3-235B-A22B模型呢？我們通過MoYoYo為AMD平臺開發的專版部署軟件來試一試。

我們的實測結果是極摩客EVO-X2迷你PC能夠成功部署并運行236B規模的DeepSeek-V2模型，而且從測試成績來看這臺機器的推理速度達到8.6 tokens/s ，大模型回答問題的速度很快，不存在卡頓現象。

對于最新的Qwen3-235B-A22B模型，極摩客EVO-X2迷你PC也能成功部署并運行，而且這臺機器的推理速度高達12 tokens/s ，使用時無論是模型的思考還是回復過程都十分迅速。更重要的是， Qwen3-235B-A22B采用的是MoE模型，模型總參數為235B ，在實際使用時激活的參數只有22B ，因此極摩客EVO-X2迷你PC在運行它的時候硬件壓力小很多，所以生成速度很快，而且這個模型的生成質量也非常高。
進階玩法：搭建RAG個人知識庫在128GB內存和AMD VGM技術的加成下，極摩客EVO-X2迷你PC在本地部署大模型方面具備非常強大的實力，市面上的主流大模型它都可以輕松拿下，非常適合喜歡AI的科技愛好者、開發者或者小型工作室、初創企業。更重要的是，有了強大的硬件基礎和實力，我們用極摩客EVO-X2迷你PC來部署類似30B、32B的主流大模型時在硬件負載方面也有更寬裕的空間和選擇，比如跑30B模型時完全可以選擇精度更高的量化方案來獲得更好的模型性能。
說到這里，我們不得不提極摩客EVO-X2迷你PC帶來的進階玩法——搭建RAG個人知識庫。阿里巴巴在發布Qwen3系列大模型時還推出了一款Qwen3-30B-MOE-A3B模型，它和“滿血版”的Qwen3-235B-A22B一樣是MoE模型，只不過它的規模更小，總參數為30B、激活參數為3B ，不過它的表現同樣不俗，它在數學、編程和通用能力等多方面全面超越GPT-4o ，所以我們日常使用或者搭建個人知識庫時用Qwen3-30B-MOE-A3B模型就足夠了。

我們通過LM Studio來部署Qwen3-30B-MOE-A3B模型，然后通過Cherry Studio來搭建知識庫。因為極摩客EVO-X2迷你PC的內存和顯存都足夠大，所以我們可以選擇采用精度更高的Q6量化方案的Qwen3-30B-MOE-A3B模型，它的體積大約25GB 。

極摩客EVO-X2迷你PC運行Q6量化方案的Qwen3-30B-MOE-A3B模型時，推理速度高達49.72 tokens/s ，這樣的速度非?？?。

通過LM Studio部署好Qwen3-30B-MOE-A3B模型之后，只需要在Cherry Studio中接入LM Studio的API即可開始搭建個人知識庫。本地部署的好處是不用依賴網絡，個人重要文件不用上傳到云端，安全和隱私有保證。

另外，在本地部署個人知識庫的時候除了需要在平臺部署一個大模型（Qwen3-30B-MOE-A3B），往往還需要同時部署一個嵌入模型（embedding models）和一個重排模型。其中嵌入模型也有不同的種類和規模，參數規模越大的表現越好。考慮到極摩客EVO-X2迷你PC的硬件空間十分寬裕，我們直接選擇8B規模的Qwen3嵌入模型和體積更大的bge-reranker-large重排模型。如果要在平臺上成功部署這三個模型，需要至少40GB顯存，這對極摩客EVO-X2迷你PC來說是小菜一碟，換成別的平臺則比較艱難。

搭建好個人知識庫之后，我們放一篇兩萬多字的《阿Q正傳》文檔進去，然后隨便詢問一個問題，極摩客EVO-X2迷你PC會驅動Qwen3-30B-MOE-A3B模型準確地回答提問，整體速度很快，不用等太長時間。

我們甚至將346萬字的《慶余年》小說文檔放進了個人知識庫，極摩客EVO-X2迷你PC花了兩個半小時才完成嵌入。從最后我們的提問來看，這臺機器不辱使命，給出了準確答案。

除了能夠手動搭建個人知識庫以外，對新手來說，極摩客EVO-X2迷你PC還內置極摩客官方的《AI PC助手》軟件，用戶可以在這個軟件中一鍵下載多款主流大模型。同時，這個軟件也提供了個人知識庫功能，大家也可以通過這個軟件便捷地體驗大模型的魅力。

此外，在顯存容量增大之后，極摩客EVO-X2迷你PC也能更輕松地處理文生圖、文生視頻之類的生成式AI任務。比如在Amuse中，我們能夠直接通過FLUX.1模型生成1024×1024分辨率的圖片。甚至在最新發布的Amuse 3.1軟件中，我們還能通過銳龍AI Max+ 395處理器的NPU來驅動最新的Stable Diffusion 3.0 Medium（BF16）模型。
總結一番體驗下來，極摩客EVO-X2迷你PC給我的感覺是它并非傳統意義上的迷你PC產品，它的處理器性能、圖形性能以及AI性能十分強悍，再加上128GB超大的內存容量，它其實已經超越了迷你PC的范疇，更像是一臺出色的桌面AI計算平臺或者叫桌面AI“超算”中心。
在實際體驗上，極摩客EVO-X2迷你PC擁有超大的內存空間、性能強大的集顯以及NPU ，搭配AMD VGM技術能夠靈活地分配內存和顯存的容量，這對于運行AI應用來說大有裨益。無論是部署主流的、多樣化的大模型，還是運行Stable Diffusion、FLUX等文生圖、文生視頻大模型，或者搭建RAG個人知識庫，它都能輕松地應對。
對普通用戶來講，極摩客EVO-X2迷你PC能夠帶來非常廣泛的用途；對AI開發者或者初創團隊來講，它的配置高、功能全，無論是頻繁加載不同的大模型來開發調試，還是混合搭建AI模型方案，極摩客EVO-X2迷你PC都能帶來良好的表現，而且它的售價也不高，對團隊來講它的總擁有成本更低，值得推薦給廣大AI愛好者和AI開發者。

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