得益于锐龙处理器强大的处理器和集显性能，再加上Zen架构带来的出色能效，AMD锐龙迷你PC产品在近年来获得强劲的发展势头。特别是随着今年锐龙AI Max系列处理器的发布，AMD锐龙迷你PC产品已经拥有桌面AI超算中心的实力。在一众锐龙迷你PC新品中，极摩客EVO-X2凭借旗舰的硬件配置、强悍的性能和富有竞争力的价格，在迷你PC市场和AI硬件市场深受用户青睐。我们最近正巧拿到极摩客EVO-X2评测样机，来看看它的表现吧！

• 产品参数
• 操作系统：Windows 11家庭中文版（64位）
• 处理器：AMD锐龙AI Max+ 395（16核心32线程、最高加速频率5.1GHz）
• NPU：Ryzen AI（50 TOPS）
• 内存：128GB LPDDR5X 8000双通道
• 硬盘：2TB PCIe 4.0 SSD
• GPU：AMD Radeon 8060S（40 CU）
• 尺寸：193mm×185.8mm×77mm
• 重量：约1.64kg（不含电源适配器）
• 参考售价：14999元

体积小巧 外观时尚

极摩客EVO-X2采用轻薄化的机身设计，整体外观尺寸仅193mm×185.8mm×77mm，非常小巧便携。同时也跟它的名字一样，外观设计中保留了不少科技范儿的元素。这台机器整体采用银黑撞色设计，左右两侧为银色外壳，中间部分为黑色外壳。值得一提的是，极摩客EVO-X2的设计师还获得过德国红点设计奖。

机器正面顶部是开机键，开机键的颜色非常醒目，起到了很好的点缀装饰作用，开机键下方设计有一个性能模式切换按钮，便于用户一键切换性能模式。侧面采用多边形设计风格，左上角不仅有一个Logo，还单独设计有一个切换风扇模式的按钮，这个按钮是三角形设计，这样不同的几何图形设计增添了极摩客EVO-X2的设计感。侧面右上方两个AMD贴纸彰显了这台机器的硬件配置，它搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器，同时集成有AMD Radeon 8060S显卡。

极摩客EVO-X2的接口主要分布在正面和背面。它的正面配备一个SD卡槽、一个USB4接口、两个USB-A 3.2接口以及一个3.5mm音频接口。背面配备一个电源插口、一个3.5mm耳机接口、一个RJ-45网线接口、一个USB3.2 Gen2接口、一个USB4接口、一个DP1.4接口、一个HDMI 2.1接口以及两个USB-A 2.0接口。这样的接口设计非常齐全，它支持同时外接四联屏，能满足不同用户的使用需求。

这台机器的左侧面布满散热孔，它采用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，官方宣称这台机器的处理器可以维持140W的强劲性能释放水平，是妥妥的“小钢炮”。整体来看，极摩客EVO-X2小巧精致，外观设计独特，1.64kg的重量便于携带，不管是用来做开发、日常办公还是家庭娱乐都比较方便。

搭载全新AMD锐龙AI Max+ 395处理器

在CES 2025展会上，AMD推出代号为“Strix Halo”的锐龙AI Max系列处理器，为下一代AI PC和轻薄工作站带来全新突破。作为全新的系列，锐龙AI Max系列处理器带来了三大方面的配置升级：Zen 5 CPU架构、RDNA 3.5 GPU架构以及XDNA 2 NPU架构。

锐龙AI Max系列处理器采用先进的Zen 5 CPU架构，最高配备16颗超大核心和32线程，如此高的规格可与锐龙9000HX系列处理器媲美。当然，Zen 5 CPU架构还为锐龙AI Max系列处理器带来了更加强悍的性能和更出色的能效水平。

和锐龙AI 300系列处理器一样，锐龙AI Max系列处理器还采用基于XDNA 2架构的新一代NPU，其AI算力高达50 TOPS，而且目前已发布的锐龙AI Max家族中的四款处理器都配备50 TOPS算力的NPU，这意味着目前的锐龙AI Max平台完全满足Windows 11 AI+ PC的要求，它也是名副其实的AI PC处理器。

锐龙AI Max系列处理器的集显升级到RDNA 3.5架构，规格大幅提升，最高配备40组CU计算单元（具体型号为Radeon 8060S）。这是什么概念呢？同样采用RDNA 3.5架构的锐龙AI 300系列处理器的集显最大规格仅16组CU计算单元，对比来看锐龙AI Max系列处理器在集显的规格上给出了超大“剂量”，甚至参数规格最低的锐龙AI Max PRO 380处理器的集显都拥有16组CU计算单元（具体型号为Radeon 8040S）。

另外，锐龙AI Max系列处理器全系都仅支持LPDDR5X内存，不支持DDR5内存，除了参数规格最低的锐龙AI Max PRO 380处理器仅支持128-bit位宽之外，锐龙AI Max家族中的其他处理器都支持256-bit位宽的LPDDR5X内存，最大支持128GB LPDDR5X 8000内存。由于锐龙AI Max系列处理器不支持DDR5内存，所以搭载该系列处理器的平台都采用板载内存设计，普通用户无法更换内存，而且最高板载128GB内存的规格在整个移动平台也十分罕见。

高规格的集显+最高128GB 256-bit板载内存……怎么看锐龙AI Max系列处理器都像是在为AI做准备。事实上确实如此，根据AMD公布的数据，搭载锐龙AI Max+ 395处理器（内置AMD Radeon 8060S）的设备最高能够运行200B以上参数的量化大模型，同时AMD设备运行70B大模型的性能是24GB显存的RTX 4090台式机电脑GPU的2.2倍，同时功耗比后者少87%。

随着锐龙AI Max系列处理器的发布，除了笔记本OEM厂商在积极跟进推出新品笔记本电脑，众多迷你PC厂商也在第一时间推出了搭载锐龙AI Max系列处理器的新品，极摩客EVO-X2就是这轮新品爆发狂潮中的热门机型。

极摩客EVO-X2迷你PC搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器，其采用Zen 5架构、4nm生产工艺，配备16核心32线程，基础频率为3GHz，最高加速频率达到5.1GHz。AMD锐龙AI Max+ 395处理器还配备80MB缓存（L2+L3），默认TDP为55W，可配置功耗区间为45～120W，这款处理器支持AVX-512指令集和AMD PBO等技术。

AMD锐龙AI Max+ 395处理器内置基于RDNA 3.5架构的Radeon 8060S集显，这款集显配备40组CU计算单元、2560个流处理器，显卡频率为2900MHz，支持实时光追、AV1硬件编解码。

此外，极摩客EVO-X2迷你PC搭载的锐龙AI Max+ 395处理器还内置基于XDNA 2架构的新一代NPU，NPU的算力达到50 TOPS。

极摩客EVO-X2迷你PC在存储方面有两个配置：128GB+2TB、64GB+1TB。我们拿到的评测样机是顶配规格，它配备128GB LPDDR5X 8000内存和2TB PCIe 4.0 SSD。我们在前文介绍，锐龙AI Max+ 395处理器最高支持128GB内存，由此可见极摩客EVO-X2迷你PC是真正“满血版”的锐龙AI Max+ 395平台。在AIDA64软件的测试中，这台机器的内存读取速度达到119GB/s，写入速度高达202.7GB/s，这样的表现在一众移动平台中处于优秀水平。

另外，极摩客EVO-X2迷你PC采用的2TB PCIe 4.0 SSD在测试中也有不错的表现，顺序读取速度达到7054.81MB/s，顺序写入速度达到6582.23MB/s。速度快、容量大，这不仅能够满足普通用户存储游戏、电影、视频以及照片等文件的需求，对AI开发者或者AI爱好者来讲，也有足够的空间存储各种大模型文件。

处理器性能测试 120W狂暴性能释放

极摩客EVO-X2迷你PC机身内部采用三个散热风扇，其中CPU部位采用北冰洋双风扇规格，再加上三根超大的散热铜管和全新的Max 3.0风道设计，使得这台机器具备强悍的性能释放水平，极摩客官方宣称其支持最高140W峰值性能。我们先来烤机验证一下。

我们将极摩客EVO-X2迷你PC切换到“性能模式”，对其进行烤机测试。实测在烤机刚开始的几秒钟里，处理器的封装功耗最高达到140W，不过随着烤机时间的拉长，处理器的功耗逐渐下降并稳定在100W左右。在烤机近40分钟时，处理器依旧维持着101.69W的性能释放水平，此时处理器的核心温度为98℃，频率为2.9GHz。

如果再把集显加进来双烤的话，双烤30分钟之后极摩客EVO-X2迷你PC的整机功耗能够一直维持120W，此时处理器核心温度为94.9℃，处理器频率为2.9GHz。可见，作为一款迷你PC，极摩客EVO-X2拥有强悍的性能释放水平，是名副其实的“性能小钢炮”。

接下来看看这台机器的处理器实际表现。

在CINEBENCH 2024处理器渲染性能测试中，极摩客EVO-X2迷你PC取得1860pts的多线程成绩和114pts的单线程成绩。这样的表现相当出色，它在多线程性能上已经超越搭载酷睿i9-14900HX的游戏本（1683pts），领先幅度达到10.52%。对比锐龙AI 9 HX 370游戏本（1196pts），极摩客EVO-X2迷你PC的处理器在多线程上更是有55.52%的领先优势。

在7-Zip 24.08压缩/解压缩测试中，这台机器取得178.797 GIPS的总分，对比来看这样的成绩同样领先酷睿Ultra 9 275HX游戏本（165.575 GIPS），领先幅度达到7.98%。

在Blender 4.2中用处理器渲染一个汽车模型，搭载锐龙AI Max+ 395处理器的极摩客EVO-X2迷你PC用时65秒，我们之前测试的搭载酷睿Ultra 9 275HX处理器的游戏本用时69秒。显然，极摩客EVO-X2迷你PC在应对处理器3D渲染之类的任务时效率更高。

整体来看，在锐龙AI Max+ 395处理器的加持下，极摩客EVO-X2迷你PC具备相当强悍的处理器性能，它在压缩/解压缩、3D渲染等实际应用中的表现甚至超越搭载酷睿Ultra 9 275HX处理器的高性能游戏本。作为一款迷你PC，极摩客EVO-X2的性能表现堪称优秀。

AMD Radeon 8060S图形性能测试

极摩客EVO-X2迷你PC采用处理器内置的Radeon 8060S集显，这款集显基于AMD RDNA 3.5架构，高达40组CU计算单元的规格是目前AMD锐龙移动平台的顶配。那么这款集显的图形性能如何呢？我们通过3DMark软件来一探究竟。

从测试成绩来看，Radeon 8060S集显的图形性能相当强悍！它在部分测试中的成绩甚至超越满功耗版RTX 4060笔记本电脑GPU。具体来看，Radeon 8060S集显在3DMark Time Spy中得到11012的显卡分数，领先满功耗版RTX 4060笔记本电脑GPU 1.77%；如果和英特尔Arc 140V核显对比，Radeon 8060S则有高达167.21%的领先优势。

在3DMark Fire Strike中，Radeon 8060S集显获得29209的显卡分数，领先满功耗版RTX 4060笔记本电脑GPU的幅度高达6.17%。对比16组CU单元的Radeon 890M集显，Radeon 8060S的领先幅度达到190.84%；对比英特尔Arc 140V核显，Radeon 8060S领先191%。

当然，在3DMark Port Royal光追测试和最新的3DMark Speed Way测试场景中，满功耗版RTX 4060笔记本电脑GPU还是找回点“面子”。在这两个测试中，Radeon 8060S集显分别得到5603分、1932分，落后满功耗版RTX 4060笔记本电脑GPU 6.27%和26.68%。

从测试成绩来看，Radeon 8060S毫无疑问是目前最强的集显，它完全能够与RTX 4060笔记本电脑GPU这样的主流独显掰手腕，看来AMD为其“暴力”增加到40组CU计算单元之后确实能“大力出奇迹”。

再来看看极摩客EVO-X2迷你PC在实际游戏中的表现——我们选取《黑神话：悟空》《赛博朋克2077》《古墓丽影：暗影》《尘埃5》以及CS2等几款热门游戏来测试。

根据游戏测试结果可以看到，极摩客EVO-X2迷你PC在Radeon 8060S集显的加持下能够在1080p分辨率的最高画质下畅玩大多数热门3A大作。它在《赛博朋克2077》的“光线追踪：禅机”、FSR自动并开启帧生成的设置下取得平均88.45fps的成绩，完全超过“60fps流畅游戏”的标准。在《黑神话：悟空》中，如果开启最高效果的光追+帧生成和FSR 50的超采样清晰度设置，这台机器的平均帧率只有32fps，不过在保持相同的设置下关闭光追，游戏的平均帧率就能提升到71fps，虽然损失了部分光追带来的逼真度，但是也能保证在最高画质下的流畅体验。

重头戏：AI性能测试 畅跑235B大模型

根据我们对极摩客EVO-X2迷你PC的处理器和集显图形性能的测试可以看到，这台机器的性能释放强悍，处理器和集显的性能同样强大，无论是日常办公还是游戏娱乐，它都能轻松掌控。作为一款性能超强的迷你PC，极摩客EVO-X2适合绝大部分用户。不过，极摩客EVO-X2配备夸张的128GB内存和2TB SSD，它显然不只是为普通用户准备的，那么在AI领域，它又有哪些玩法呢？

自从ChatGPT火爆以来，全世界每个地方、各行各业都被生成式AI的潮流席卷。特别是随着DeepSeek-R1系列大模型的到来，现在各行各业又掀起了本地部署大模型的风潮。不过本地部署大模型对PC的硬件要求非常高，既需要强劲的本地算力支持，又需要超大容量的显存和内存。一般而言，市面上主流32GB内存配置的轻薄本只能流畅地运行14B及以下规模的大模型，即便搭配RTX 5090笔记本电脑GPU，最高也只能支持到32B大模型，这完全无法让人体验到更大规模大模型的魅力。

如果要运行70B大模型，就算采用Q4量化方案，至少也需要64GB内存，而且大多数轻薄本的集显算力低，就算大容量的内存能够装载70B大模型的文件，集显的算力也不一定能支撑其流畅运行。而如果搭配独显，目前顶级规格的RTX 5090笔记本电脑GPU的显存也仅有24GB，同样无法很好地支撑大规模的大模型，强行加载会引起爆显存的情况出现算力断崖式暴跌。所以不管是对于个人用户还是企业用户来讲，想要十分流畅地运行70B甚至200B以上规模的大模型，只能依靠定制的AI工作站或者AI服务器。这是自2024年本地部署大模型的风潮起来之后一直困扰整个行业的难题。

2025年，AMD锐龙AI Max系列处理器的到来打破了这个僵局。就像我们测试的锐龙AI Max+ 395处理器，它的处理器性能强悍，集显性能强悍，而且最高支持128GB内存并内置高算力的NPU，可以说锐龙AI Max+ 395平台在部署大模型方面有先天优势。无独有偶，极摩客EVO-X2迷你PC就是一个有着如此理想配置的锐龙AI Max+ 395平台。

另外，AMD锐龙AI Max系列处理器在部署大模型方面还有一个独门的“黑科技”——AMD可变显存技术（AMD Variable Graphics Memory，简称AMD VGM）。该技术允许用户更灵活地分配系统共享内存，最多可将75%的内存容量分配给集显用作显存。也就是说对于锐龙AI Max系列处理器，用户通过AMD VGM技术最高可以分配96GB内存作为集显显存来使用，这将大幅提升锐龙AI Max平台本地部署大模型的能力。极摩客EVO-X2迷你PC配备128GB内存，我们在测试时分配64GB内存作为显存使用。这样的分配方式相对均衡，分配之后系统拥有64GB内存+64GB显存。

首先通过理论测试来看看极摩客EVO-X2迷你PC部署热门大模型的表现。在UL Procyon AI Text Generation Benchmark基准测试中，这台机器在本地运行Phi-3.5-mini模型时平均OTS速度为65.43 tokens/s；在Mistral 7B模型中，它的平均OTS速度达到41.37 tokens/s；在运行Llama-3.1-8B模型时，其平均OTS速度达到35.31 tokens/s；在Llama-2-13B模型中的速度达到23.81 tokens/s。可以看到，从3.5B到13B大模型，极摩客EVO-X2迷你PC都能轻松“拿捏”，运行的速度相当快，没有任何压力。

接下来我们通过LM Studio软件部署几个目前比较火的大模型来看看这台机器的实际表现。在Q4量化的Qwen3 8B大模型中，极摩客EVO-X2迷你PC的推理速度达到34.02 tokens/s，整体体验非常流畅。

对于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B大模型，在Q4量化下，极摩客EVO-X2迷你PC的推理速度达到9.98 tokens/s，体验下来也十分流畅，可堪大用。

接下来是Q4量化的DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型，如此大规模的模型即便是RTX 5090笔记本电脑GPU也会因为显存不足而无法流畅运行，因为该模型经过Q4量化之后的体积依然高达40GB，意味着需要40GB以上的大显存才能将其加载进去。而通过AMD VGM技术分配64GB显存之后，极摩客EVO-X2迷你PC不仅能成功部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型，它的推理速度达到4.15 tokens/s，这是基本能用的水平。

一般而言，大模型本身的性能表现与它的参数规模和量化方案有很大关系。对于Qwen2.5、 Llama3这样的稠密（dense）大模型来说，参数规模越大，量化精度越高，它的性能就越好，用户用起来就会感觉它越聪明。因此，无论你是科技爱好者还是有本地大模型使用需求的上班族，我们都建议你优先使用32B规模以上的大模型——DeepSeek在推出DeepSeek-R1蒸馏小模型时也表示，蒸馏出来的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B和DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型在多项能力上实现了对标OpenAI o1-mini的效果。

另一方面，规模越大的模型在部署的时候对PC平台的显存和内存要求也越高，就像是部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型的时候，市面上大多数迷你PC和笔记本电脑都无法成功加载，更别提成功使用。在这方面，锐龙AI Max+ 395平台显然是最优选择。

在大模型的生态建设方面，AMD也一直在与生态伙伴通力合作。不久前，AMD AI生态伙伴模优优科技（MoYoYo）凭借自身深厚的技术积累，成功将236B规模的DeepSeek-V2模型优化并部署在AMD AI PC上。今年4月份，阿里巴巴正式发布全新的Qwen3系列开源大模型，其中的Qwen3-235B-A22B是一个拥有235B总参数和22B激活参数的MoE（混合专家）模型，它在代码、数学和通用能力等基准测试中与DeepSeek-R1、OpenAI-o1、OpenAI-o3-mini、Grok-3和Gemini-2.5-Pro等顶级模型相比拥有极具竞争力的表现。Qwen3发布之后，模优优科技（MoYoYo）也在第一时间成功将全尺寸的Qwen3-235B-A22B模型优化，成功部署到基于AMD锐龙AI Max+ 395处理器的平台上。

那么同样是搭载锐龙AI Max+ 395处理器的极摩客EVO-X2迷你PC能否成功部署并运行模优优科技（MoYoYo）优化的DeepSeek-V2（236B）和Qwen3-235B-A22B模型呢？我们通过MoYoYo为AMD平台开发的专版部署软件来试一试。

我们的实测结果是极摩客EVO-X2迷你PC能够成功部署并运行236B规模的DeepSeek-V2模型，而且从测试成绩来看这台机器的推理速度达到8.6 tokens/s，大模型回答问题的速度很快，不存在卡顿现象。

对于最新的Qwen3-235B-A22B模型，极摩客EVO-X2迷你PC也能成功部署并运行，而且这台机器的推理速度高达12 tokens/s，使用时无论是模型的思考还是回复过程都十分迅速。更重要的是，Qwen3-235B-A22B采用的是MoE模型，模型总参数为235B，在实际使用时激活的参数只有22B，因此极摩客EVO-X2迷你PC在运行它的时候硬件压力小很多，所以生成速度很快，而且这个模型的生成质量也非常高。

进阶玩法：搭建RAG个人知识库

在128GB内存和AMD VGM技术的加成下，极摩客EVO-X2迷你PC在本地部署大模型方面具备非常强大的实力，市面上的主流大模型它都可以轻松拿下，非常适合喜欢AI的科技爱好者、开发者或者小型工作室、初创企业。更重要的是，有了强大的硬件基础和实力，我们用极摩客EVO-X2迷你PC来部署类似30B、32B的主流大模型时在硬件负载方面也有更宽裕的空间和选择，比如跑30B模型时完全可以选择精度更高的量化方案来获得更好的模型性能。

说到这里，我们不得不提极摩客EVO-X2迷你PC带来的进阶玩法——搭建RAG个人知识库。阿里巴巴在发布Qwen3系列大模型时还推出了一款Qwen3-30B-MOE-A3B模型，它和“满血版”的Qwen3-235B-A22B一样是MoE模型，只不过它的规模更小，总参数为30B、激活参数为3B，不过它的表现同样不俗，它在数学、编程和通用能力等多方面全面超越GPT-4o，所以我们日常使用或者搭建个人知识库时用Qwen3-30B-MOE-A3B模型就足够了。

我们通过LM Studio来部署Qwen3-30B-MOE-A3B模型，然后通过Cherry Studio来搭建知识库。因为极摩客EVO-X2迷你PC的内存和显存都足够大，所以我们可以选择采用精度更高的Q6量化方案的Qwen3-30B-MOE-A3B模型，它的体积大约25GB。

极摩客EVO-X2迷你PC运行Q6量化方案的Qwen3-30B-MOE-A3B模型时，推理速度高达49.72 tokens/s，这样的速度非常快。

通过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即可开始搭建个人知识库。本地部署的好处是不用依赖网络，个人重要文件不用上传到云端，安全和隐私有保证。

另外，在本地部署个人知识库的时候除了需要在平台部署一个大模型（Qwen3-30B-MOE-A3B），往往还需要同时部署一个嵌入模型（embedding models）和一个重排模型。其中嵌入模型也有不同的种类和规模，参数规模越大的表现越好。考虑到极摩客EVO-X2迷你PC的硬件空间十分宽裕，我们直接选择8B规模的Qwen3嵌入模型和体积更大的bge-reranker-large重排模型。如果要在平台上成功部署这三个模型，需要至少40GB显存，这对极摩客EVO-X2迷你PC来说是小菜一碟，换成别的平台则比较艰难。

搭建好个人知识库之后，我们放一篇两万多字的《阿Q正传》文档进去，然后随便询问一个问题，极摩客EVO-X2迷你PC会驱动Qwen3-30B-MOE-A3B模型准确地回答提问，整体速度很快，不用等太长时间。

我们甚至将346万字的《庆余年》小说文档放进了个人知识库，极摩客EVO-X2迷你PC花了两个半小时才完成嵌入。从最后我们的提问来看，这台机器不辱使命，给出了准确答案。

除了能够手动搭建个人知识库以外，对新手来说，极摩客EVO-X2迷你PC还内置极摩客官方的《AI PC助手》软件，用户可以在这个软件中一键下载多款主流大模型。同时，这个软件也提供了个人知识库功能，大家也可以通过这个软件便捷地体验大模型的魅力。

此外，在显存容量增大之后，极摩客EVO-X2迷你PC也能更轻松地处理文生图、文生视频之类的生成式AI任务。比如在Amuse中，我们能够直接通过FLUX.1模型生成1024×1024分辨率的图片。甚至在最新发布的Amuse 3.1软件中，我们还能通过锐龙AI Max+ 395处理器的NPU来驱动最新的Stable Diffusion 3.0 Medium（BF16）模型。

总结

一番体验下来，极摩客EVO-X2迷你PC给我的感觉是它并非传统意义上的迷你PC产品，它的处理器性能、图形性能以及AI性能十分强悍，再加上128GB超大的内存容量，它其实已经超越了迷你PC的范畴，更像是一台出色的桌面AI计算平台或者叫桌面AI“超算”中心。

在实际体验上，极摩客EVO-X2迷你PC拥有超大的内存空间、性能强大的集显以及NPU，搭配AMD VGM技术能够灵活地分配内存和显存的容量，这对于运行AI应用来说大有裨益。无论是部署主流的、多样化的大模型，还是运行Stable Diffusion、FLUX等文生图、文生视频大模型，或者搭建RAG个人知识库，它都能轻松地应对。

对普通用户来讲，极摩客EVO-X2迷你PC能够带来非常广泛的用途；对AI开发者或者初创团队来讲，它的配置高、功能全，无论是频繁加载不同的大模型来开发调试，还是混合搭建AI模型方案，极摩客EVO-X2迷你PC都能带来良好的表现，而且它的售价也不高，对团队来讲它的总拥有成本更低，值得推荐给广大AI爱好者和AI开发者。