AI NAS真的是噱头么？聊聊我上手的绿联IDX6011 Pro 全网首发

从最开始使用NAS到现在，我手里的照片、视频素材、评测文章、产品资料以及项目文件，已经堆了不知道有多少了。

这些数据全部都存放在这台绿联DXP6800 Pro六盘位NAS上；但随着数据越来越多，新的问题也逐渐出现：明明记得之前测试过某款产品，想要再回过头来看看当时的数据，可是文件到底是什么命名根本想不起来；之前明明拍过一张图，只能一个一个相关文件夹翻找，实在是有点麻烦...

过去传统NAS解决的是“存的下”和能“随时访问”这两个痛点，但对于“怎么找到”和“怎么使用”这些数据这俩痛点，传统NAS根本无解。

那在AI时代，我觉得最大的改观：本地算力的提升+各种模型的加持，使得本地分析数据成为了现实，NAS能读懂你的数据不再是科幻片中的场景，本地的贾维斯助手也不会很遥远了！

那想要实现上述这些场景，最大的障碍其实就是本地模型的执行效果。那有的小伙伴可能会说了，现在小参数量的模型能力那么强，放在NAS上还是不能实现快速响应么？

现在一些小模型的能力确实很强，但一台NAS的性能又能强到哪去呢？更重要的还得是模型如何去适配NAS本地的算力，使得模型能够发挥出最大的性能，在做到较高的准确度的同时还能做到更快的速度。

那预热（打磨）了很久的，绿联旗下全新AI NAS旗舰产品iDX6011 Pro终于是拿到手了！那咱们这次就深入看看，这台号称旗舰AI NAS的产品，到底能不能解决我们上面的那几个痛点问题？

Uliya：你的NAS本地AI助手

AI助手，在用户的日常生活中基本上已经离不开了。手机有AI助手、车机有AI助手，甚至在一些电脑上都有AI助手，有什么问题直接一句话提问，就能根据已有的信息进行回答。那NAS作为我们大量数据存放的地方，如果也有一个AI助手，它能根据本地的文件资料进行回答或者对整个NAS进行操作，那岂不是非常的方便？

那在iDX6011 Pro上，绿联推出了Uliya，一个在UGOS Pro系统中运行的AI助手。

在开始之前需要先明确一点，Uliya支持调用本地LLM进行回答，同时也支持联网搜索功能。

本地模型方面，采用的则是Qwen3.5 35B，这是一个参数总量350亿，激活参数为30亿的混合专家模型，完整部署需要接近82G的显存，在绿联iDX6011 Pro上采用的则是Q4_K_M量化，在本地跑起来大概占用26~30G内存，并且带有视觉编码器，可以识别图片；另外也能调用intel Arc GPU运行；虽然是牺牲了一点精度，但输出的速度还是挺快的，基本上也能在20tokens/s左右，作为NAS本地的AI助手是完全够用了。

而在云端模型上，Uliya内置了Qwen、MiniMax、Deepseek、GLM、Kimi模型的预设，选定之后会填入正确的API请求地址，用户只需要填入API密钥就能直接使用。

（这里填入的就是opencode的密钥以及地址）

（这里填入opencode地址和密钥，则没有检测出可用的MiniMax模型）

如果是中转站或者集合站用户，也能填入中转站/集合站的base url以及API key，但是有点比较抽象，如果你选中的是Deepseek这个选项，恰好你提供的api也有Deepseek模型可以调用，那这里就会显示Deepseek的模型，不会显示其它可用模型；如果你提供的api没有Deepseek模型，那这里也就不会显示有可用模型；也就是说Uliya这个云端模型限定了可用的模型，而没有给用户提供自定义的选项，期待下后续可以新增一个自定义的选项。

说了这么多模型方面相关的问题，下面还是得实际看看Uliya能干什么？

首先是简单的问答，比如让它介绍一下“xxxx”之类的；那需要注意这个是没有开启联网搜索的回答结果，实际准确度方面肯定要差一些。当然只能做问答对话那本地部署一个Qwen3.5 35B模型多少还是有点浪费性能了。

Uliya的工具库中还有知识库调用、智能总结、翻译以及智能指令功能。

先来看到智能总结

咱们这里上传了之前迷你主机评测文章的文档，体积接近100MB，除了有文字之外，还有图片；让Uliya来总结提炼一下这篇文章的要点，可以看到整个提炼的还是非常准确的，涉及这种迷你主机的核心要点信息也全都包含。

那提炼要点之后，还能根据提炼出来的信息进行多轮对话询问。

咱们这问了个稍微复杂一点的问题：这台迷你主机适合什么用户呢，可以看到整体回答的速度还是挺快的。

进一步来看到图片识别能力方面，由于目前Uliya不支持同时上传多张照片，咱们将多张之前迷你主机性能测试的图片塞进一个文档，再让Uliya来识别，可以看到这个识别准确率以及信息的完整性上都是非常准确的。

并且在速度方面，也比较快。我这里面一共是塞进了九张图，只需要稍等一小会儿，就能将九张图片的数据全部分析出来。

文件处理方面，除了上述的智能总结之外，还有个翻译功能。我这上传了一份行业分析文档全英，让其翻译成中文，可读性还是非常不错的。

注意，这些都是基于本地Qwen3.5 35B模型计算出来的，我并没有开启联网搜索，甚至连api key都没有配置。

除了处理文件之外Uliya中还内置了智能指令功能。这是什么意思呢？你可以将操控NAS的指令直接发送给Uliya，它能理解你的指令并去执行。能干的事情还是挺多的：创建相册、搜索照片、搜图并创建相册、创建同步任务等等。

咱们这来试试，让它搜素一下相册应用中“猫”的照片（前提需要开启相册应用的AI识别功能），可以看到直接就能将相册中的所有有关猫的照片都列举出来。

一些语义理解的图片也能正常搜索出来。

也能快捷在应用中打开搜索结果。

那这些只是简单的指令，如果指令没有内置，Uliya还能正常执行么？

我这试了下让Uliya帮我部署Docker应用的指令，可以看到Uliya目前做到的就是将搜索到的镜像列举出来，具体的部署操作还得用户手动来才行。

如果是本地没有下载过的镜像，则会跳转到Docker镜像下载界面；

如果是本地已经下载的镜像，则能直接跳转部署界面，大部分的配置已经填好了，直接点击部署就能部署上，虽然说不是全自动部署，但相比于手动来说，也方便了不少。

那咱们这深入挖掘了一下，iDX6011 Pro系统内部应该是预留了自动安装Docker的接口，但目前的Uliya版本还不支持，我将接口引出，接入飞书机器人，可以实现自动安装Docker应用。

那要说AI搭配上NAS，什么应用范围最广？我说是本地知识库，应该没人反驳吧！随便一搜就是各种NAS知识库搭建分享。

那从应用场景来说，这确实是个非常不错的应用方向，那这次在Uliya应用中也集成了知识库功能。

咱们这上传了不少文件，来试试让它针对我们知识库的内容进行回答；我这上传的文件中含有大量的性能测试数据，我这来询问“帮我看一下小雕5060显卡的测试数据”，它能直接将知识库中相关的文件列举出来，并且回答具体数据；

然后我又问了一个稍微有点深度的问题：那你觉得这张卡对比别的卡，性价比高么？可以看到也能根据本地的测试数据进行回答。

我这里又尝试了下，我的知识库中还有有关搭载Intel 304处理器迷你主机的相关资料，看看它能不能结合多个文件的信息来进行回答：

比如：那你觉得，我使用外置显卡坞外接这张显卡到迷你主机上，会有较大的性能提升么 可以看到分析的还是挺准确的，并且也能正确调用我想让它调用的文档中的数据。

可是每次都要进入对应的功能区才能实现相应的功能，这是不是显得有点麻烦了？真正的Agent应该是自动去理解用户的指令，自动去执行操作。

那Uliya还有个智能任务模式，直接输入你的自然语言描述，会利用本地算力进行语义分析，分析用户是在问答还是需要去具体操作NAS。

比如，我让它帮我把所有猫的照片都放在一个文件夹中，我这里没有选择任何专家模式，它能准确识别我的话，并且开始调用系统内置的接口完成任务。

那我这里开的是请求批准模式，Uliya找到了我相册中的猫的照片，现在要创建相册， 询问我是否允许。在请求批准模式下，只有给予了权限，才会开始操作。

除了可以帮你整理照片之外，Uliya中还有文档智能助手、文件智能管家、知识学习助手、娱乐影音大咖、监控安防助手等专家。在混合路由模式下，直接说出指令就行。

咱们这再来试试知识学习助手的表现如何，我这里有五份有关NAS的学习资料，但是各部分都很分散，看看它能不能帮我整理成一份完整的学习资料。

可以看到Uliya很快就将文件中零散的学习资料归纳起来了，这相比自己来做，要快上不少。

再来看到文件智能管家，这里面能做的事情就更多了，找出名称中含有关键字的文件、文件去重、文件整理、清理、重命名等等，这对于我们这种NAS中存放了大量文件的用户真的是福音啊。

咱们这来来试试文件去重，我这将刚刚上传给知识学习助手的文件再传给文件智能管家，让它来看看这些文件里面有没有重复的。

它能调用本地的算力，进行计算，通过哈希值对比，得出没有重复文件的结论。

那这些都是调用的NAS本地的算力，将NAS各个组件中AI识别计算的信息串起来，通过skill去调用，打通功能之间的壁垒，真正实现全部数据AI化。

像监控安防助手中，将支持接入绿联云的摄像头接入进去，本地的AI就能直接分析画面，你在Uliya的监控安防助手中也能直接询问监控画面的信息

当然！Uliya的能力还远不止这些，在深入系统分析之后，我发现UGOS Pro内已经做好了各种API接口，我这里给iDX6011 Pro安排上了一个麦克风，装上了TTS生成引擎，居然能将Uliya从一个UI助手，变成一个语音助手！而且凭借着iDX6011 Pro强大的算力，还能实现声纹识别，多种音色选择等等玩法，这部分内容咱们后面再来细说！可玩性非常高！

这是Uliya中的AI功能，但是不是觉得每次都要打开Uliya来查找文件之类的非常麻烦呢？那这次iDX6011 Pro也是带来了AI全局搜索，一个入口就能找遍NAS文件。

AI全局搜索 如何让NAS真正“读懂文件”？

传统NAS搜索主要依赖文件名和文件夹路径，如果文件名的命名乱七八糟（啊没错，就是我们，基本上网上下的素材文件是什么样子就是什么样子，从来都懒得改名字），即便印象中记得一点点，还是很难直接找到。

我这里在iDX6011 Pro内放了一些日常评测写的稿件、产品资料、测试数据等等文件，全局搜索会自己分析并创建索引。

并且在全局搜索中，也能设定搜索的应用范围，自定哪些应用的相关内容能被纳入全局搜索。

那咱们这尝试了一下，搜索“intel”，包含有“intel”字段的文件，就全都列举出来了；同时也能调用相册的OCR识别功能，将图片中带有“intel”内容的图片列举出来。

同时在文件旁，还有Uliya图标，点击就能将文件内容发送给Uliya，智能总结、分析数据等等。

你以为仅仅只能获取文件、图片中的内容么？（我刚开始也是这么觉得的）那就错了！

这个全局搜索不仅仅能获取文档、图片中的数据之外，也能获取视频中的内容，并进行索引。像咱们这文件夹中出现的视频文件中出现了“intel”的画面，使用全局搜索也能轻松找出。

这点还是很让人意外的。

当然，如果你想要找到这个文件在哪，检索出来的信息也能点击侧边的三点做到快捷打开、打开所在位置以及下载操作。

本地AI 数据不上传还能不能正常使用？

绿联iDX6011 Pro的核心卖点其实就是本地运行AI模型，让本地的数据只留存在本地，无需借助云端的能力。那咱们这边之前是直接插上网线联网状态下启用本地模型分析的，说实话到底是本地模型的能力还是UGOS Pro系统内置了API，这些咱们都不敢打包票保证。

咱们直接断开iDX6011 Pro与互联网之间的连接，直接通过一台带有雷电接口的设备，与iDX6011 Pro之间通过雷电直连连接。

（断网下知识库）

（断网下智能指令）

（断网下智能总结）

咱们这试了下，在断网情况下，uliya的问答、总结、知识库、智能指令等等都是没有任何影响的；

同时像全局搜索，也是完全没问题的。

不知道各位关注AI硬件的小伙伴有没有注意到一点：现在市面上不少的AI硬件产品都是为了语音会议准备的，开个会，打开AI录音卡，会议结束后也就将纪要整理出来了。

听着是挺美好对吧，但藏在美好背后....

1、数据泄露风险：由于这类录音卡硬件性能比较弱，大部分都是采用云端API来分析，有数据泄露的风险

2、后续付费：你买张AI录音卡，首先要出硬件费用，可能五六百元，那它可能免费每个月的会议分析时长就只有100分钟，用完怎么办？继续开更高级的会员或者买加油包，这又是另一笔支出，对于本身就已经付费上班的打工人来说，确实算是一笔不小的开支。

那既然咱们iDX6011 Pro的性能都这么强悍了，我想本地来分析下会议纪要，应该是不成什么问题吧？

AI语音备忘录 你的会议资料不上云

那这次iDX6011 Pro的应用中包含有语音备忘录应用，用户可以将会议纪要的文件直接上传，语音备忘录调用iDX6011 Pro本地的算力进行识别。语音备忘录这里包含了AI语音转文字、多场景模版总结、智能识别发言人以及文本多语言翻译四大功能。

我这刚好录制了一段别人讲课的视频，将音频提取出来，扔到iDX6011 Pro里面分析看看。导入之后，可以发现这里的模版可选有通用、会议、汇报、通话等，也能自己创建模版，我这里选了个会议，看看分析生成后是什么样子。

我这里也用其它的AI工具来转写了一次，左侧为zcode转写，右侧为iDX6011 Pro转写，通过对比不难发现，iDX6011 Pro的转写准确度还是非常高的，并且也能准确区分发言人，像这里有多个发言人，也能准确分辨出来，反观旁边zcode转写的，还没有将发言人区分出来。

在便捷操作方面，转写出来的内容也支持点击直接跳转到对应的音频位置；

点击右上角的搜索按钮，也能进行快捷搜索；也能将搜索出来的内容进行快速替换；

并且目前支持翻译成英文以及日语。

速度方面，我这里是1小时41分钟的音频，基本上在几分钟内就能转写完成。

也能根据转写的内容生成总结，那可以看到会议概述、关键点等生成的总结内容都是非常不错的。

同时也能直接生成思维导图！这项功能真的太棒了！以后就再也不用为了会议纪要付费了！

同时也支持将生成的内容直接导出。

AI语音备忘录这个功能整体体验下来还是很不错的，语音转写的效率非常高，像咱们上面的音频中含有多个发言人，它也能轻松准确的识别出；那更关键的是我的测试音频里面含有大量的英文名词，它在转写的时候也能轻松准确识别（我听了下，音频里面的发音并不标准，它也能正确识别），并且像总结、思维导图都是能全自动生成；数据留存在NAS，本地算力，不需要额外付费以及担心机密数据泄露。

那我们都知道，NAS作为一台7*24小时运行的设备，特别是AI NAS这种性能强悍的设备，硬件的稳定性尤为重要。

高负载压测：能否顶得住AI计算

前面咱们体验的这些 AI 功能，说到底还都是一问一答、文件分析、语音转写这种相对比较短时间的任务。

但对于NAS来说，短时能承受住高负载的压榨，其实是完全不够的，长时间高负载下来，绿联iDX6011 Pro这套硬件到底能不能压得住？还得打一个“❓️”

再开始压测之前，还是得详细说一下这台iDX6011 Pro的配置：

核心是一颗 Intel Core Ultra 7 255H，CPU、GPU、NPU 三套计算单元都有，官方给出的整机 AI 综合算力为 96 TOPS；内存则直接给到了 64GB LPDDR5X，最高 8400MT/s。

盘位方面6 个 SATA 盘位 + 2 个 M.2 SSD 插槽，咱们这直接插满了6块机械盘再加2块1T的PCIe 3.0固态盘，来个彻彻底底的满载，看看在实际极限高负载下，这套硬件能不能顶得住！

（脚本使得整个系统、硬盘均满载，不涉及SSD系统盘）

先来看到 CPU

开始压测之前，CPU 温度大概在 51℃ 左右，负载拉满之后，前两分钟很快冲到了最高 76℃；随着整机风扇介入，CPU 温度并没有继续一路往上窜，而是很快稳定在了 69~72℃ 左右，并且后面接近一个小时基本都维持在这个范围。

满载结束之后散热速度也挺快，停载 5 分钟，CPU 就重新掉回到了 50℃ 左右。

所以单看处理器这一部分，我觉得这套散热已经算压得相当稳了。

再来看两块 NVMe

在压测期间可不是随便跑跑，平均磁盘占用率分别达到了 82.6% 和 93.7%，基本已经属于长时间高负载状态。

但最终一块最高温度 52.9℃，另外一块最高 50.9℃。

对于这种负载来说，这个温度还是挺轻松的。

再来看到六块机械盘的测试上，咱们给每块盘都施加了大量随机寻道负载，每块盘每秒大概都要进行 400 次左右的寻道操作，已经非常接近机械硬盘这种工况下的物理极限。

结果整个测试过程中，6 块机械硬盘的温度基本都在 30~43℃ 之间。

从测试结果上来看：iDX6011 Pro内部的风道不是单纯只照顾处理器，风扇转速提高以后，整个硬盘仓的热量也能一起被带出去，没有出现前面 CPU 压住了，后面 6 块机械盘慢慢积热的情况。

当然，顶得住高负载，不代表这颗 Core Ultra 7 255H 什么 AI 模型都能跑得飞起。

特别是现在很多开源 AI 项目，真正吃的还是 NVIDIA 的 CUDA 生态。

那如果核显的性能还不够怎么办？

这时候 iDX6011 Pro 身上那一堆扩展接口，就要真正派上用场了。

强扩展性 独显加持

一般咱们在NAS设备上常见的要么是雷电接口、要么是OCU接口，但绿联iDX6011 Pro这次在扩展性上给的配置可谓是非常足了！

不仅仅配备了双万兆网口，还给到了两个雷电4 40Gbps的接口，你以为就这？

背面还有个OcuLink接口，甚至还给到了一个PCIe 4.0 x8的槽位，如果手上有小卡或者刀卡的用户，也能直接用上这个PCIe槽位，当然，你也能使用其它的PCIe设备，类似的有PCIe NVMe扩展板、PCIe网卡等等设备，可玩性非常强了。

咱们这实在是家境贫寒，最近这个显卡又是涨价很猛，只能通过显卡坞的方式外接一张闲置的索泰天启3080 12G显卡。显卡坞咱们这边使用的是绿联OCulink+USB4双接口外置显卡坞，自带有850W金牌电源。

那需要注意，虽然是850W的金牌电源，但是官方标注最高支持600W的显卡， 并不是支持到850W的显卡。

OCuLink和USB4双接口，带宽分别为64Gbps和40Gbps，可以根据电脑接口选择连接方式。对轻薄本用户来说，USB4还支持最高100W反向供电，一根线兼顾外接显卡和充电，桌面布线会省事一些。

整体做工非常精致，当然体积方面也是非常大，可以看到我这里这张三风扇的天启装上去，对比看就是一张很小的卡。这种设计风格与很多主流显卡坞的设计风格还是不同的。

整体外观十分整洁，正面裸露在外仅有显卡供电线。唯一有一点不太方便的是，无论是OCU还是USB接口全部都位于显卡坞底部，如果显卡坞竖放，会导致连接的线材处于弯折状态，建议后续可以优化一下。

咱们这也试了下Oculink接口，接上iDX6011 Pro是完全没问题的，直接就能识别上。

那有的小伙伴可能会问了，你外接独显有什么用处呢？

iDX6011 Pro主打的是一个AI功能，虽说采用的是Intel Core Ultra 7 255H处理器，搭载的是64G的内存，但现在很多的模型都是针对CUDA生态特殊优化的，核显的表现还是有点不尽如人意。那这时候就能通过外接显卡来进一步提升AI算力。

最近这个MiniMax-H3视频生成模型不是挺火的么？！那如果是使用255H的核显来生成，那不好意思直接是不行，没有Intel核显的推理框架，那你说用CPU来硬跑呢？可以，但是跑完一条5s的视频可能需要1~3小时，这个时间代价你能不能接受呢？

那有的小伙伴会问了：我何必使用NAS来外接独显来生成视频呢？为什么不接在自己的PC上呢？

如果你只有一台电脑，那在调用独显生成AI视频的时候，那你的电脑就没办法做别的事情，生成过程会占用你电脑太多的性能；那外接在NAS上就完全不会有这样的问题，毕竟你的NAS日常承担的就是数据存储的任务，况且iDX6011 Pro的内存够大，想要跑H3模型，内存就得32G起步。

（这就是iDX6011 Pro外接显卡生成的视频，还不错吧） 那咱们这试了一下，在iDX6011 Pro上部署MiniMax-H3模型，使用显卡坞外接显卡，速度与直接插在linux机器上跑基本上没有太大的差别。

（咱们这做了一个快速调用Minimax-H3生成视频的面板）

这个效率，岂不是可以让agent一晚上都运行，塞一段小说进去，第二天一早起来就已经帮我生成好可用的视频片段了？（前提是提示词够准确且后续不需要再进行修改，按照开源视频模型这么发展下去，这以后真不是梦，一晚上生成的第二天直接可以挂上视频平台了）

最后再简单聊两句外观，毕竟前面折腾了这么多性能和 AI，这台机器本身其实也挺有辨识度的。

iDX6011 Pro 整体还是绿联这两年 NAS 比较熟悉的设计语言，铝合金机身、前置硬盘仓，整体看起来比较简洁。

不过这次比较抢眼的，还是机身上的这块 3.7 英寸触控彩屏。

它不只是拿来显示时间或者放个 Logo，像 CPU、内存、存储占用、运行温度以及风扇转速这些状态，都可以直接在屏幕上看到。

特别是像咱们前面这种持续一个小时的高负载测试，机器到底跑得有多狠、现在温度多少，走到 NAS 面前瞄一眼基本上就能知道。

说实话这种小屏并不是什么决定你买不买 NAS 的核心功能，但对于 iDX6011 Pro 这种本身就比较偏高性能、偏折腾定位的机器来说，有总比没有强，而且确实给整台机器增加了不少“工作站”的感觉。

把本地大模型放进NAS之后，它到底改变了什么？

折腾到这里，再回到文章最开始那个问题：

所谓的 AI NAS，到底是不是噱头？

如果只是把一个聊天机器人塞进 NAS，问问天气、写写文案，那我觉得确实没什么意思。

毕竟这些事情，手机、电脑上的 AI 都能做，而且大概率做得还更好。

但实际用完 iDX6011 Pro 之后，我觉得 AI + NAS 真正有价值的地方，并不是 NAS 里面多了一个 ChatGPT，而是 AI 终于开始真正“碰到”我们存在 NAS 里面的数据了。

以前是存数据，你的设备并不知道你的数据到底是什么样子，也就没办法快捷的帮你找出。

但现在，让本地模型跑起来，你的NAS能读懂你的数据，也就能更好的帮你找到需要的数据；同时一些敏感的信息，也能利用本地算力进行分析。

我们使用 NAS 的方式，正在从：

“我去管理数据”

慢慢变成：

“数据开始主动为我服务。”

我觉得，这可能才是 AI NAS 真正有意思的地方。

价格方面：

现在内存、CPU啥的也都是涨价，iDX6011 Pro搭载的Intel Core Ultra 7 255H，64G LPDDR5X内存，硬件规格非常高，现在首发期间，优惠4000元，到手仅需15999元，首批告罄恢复原价19999元，首发期间晒单还可获赠绿联品牌充电礼盒套装。

那么好了 以上就是本篇文章的全部内容啦

希望对你有所帮助

让我们下篇文章

再见