120W核显搞定3A+32B大模型！AMD Strix Halo实测
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9. Strix Halo LLM inference notes
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10. Strix Halo本地大模型开发完全指南
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11. Valve开放SteamOS适配第三方PC，AMD Strix Halo笔记本实测表现优异
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17. Benchmarking llama.cpp's brand-new MTP support on Strix Halo
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19. Strix Halo 统一内存架构，让轻薄本也能跑 32B 模型
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20. Strix Halo实测：Qwen3.5/Nemotron/Minimax M2.5谁更能打？
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21. 从 7B 到 32B，不同参数量模型在 Strix Halo 上的表现差异
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22. What Is Strix Halo? AMD Ryzen AI Max Explained for Mini PC Users
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23. Strix Halo 内存带宽测试，大模型推理速度瓶颈分析
DevPress 2026-06-24 00:00:00
24. 新浪AMD热点小时报丨2026年08月06日22时_今日实时AMD热点速递
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25. 别信“全能”：AI本想替游戏本？物理底子就不行
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26. AMD Strix Halo 飙到100帧！Qwen3-Coder 30B 实测，集显真能取代
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27. Strix Halo (Ryzen AI Max) + Ollama Vulkan: Setup and Performance
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28. Strix Halo под нагрузкой: тестирование инференса LLM на мини-ПК с Ryzen AI Max+ 395
2026-07-19 00:00:00
29. 三款搭载不同架构芯片的设备在本地运行大语言模型时性能对比 老外做的测评，真的是壕啊，两天dgx都只能跑32b q4量化版，看来距离民用本地大模型还有好长一条路要走啊 1. Apple Mac Mini (M4 Pro) 核心特性：搭载苹果 M4 Pro 芯片。 表现：在测试中，它的提示词预填充速度（PP）表现中规中矩（563），Token 生成速度（解码）为 55 t/s。 定位：目前市面上非常热门的、具有高性价比的统一内存架构（Unified Memory）设备。 2. Framework Desktop (AMD Strix Halo) 核心特性：搭载了 AMD 尚未（或刚刚）推出的 Ryzen AI Max (Strix Halo) 顶级 APU。 表现：这款芯片的特点是拥有极强的 GPU 核显性能和高内存带宽。在视频中，它的 Token 生成速度（73 t/s）超过了 Mac Mini，但提示词预填充（PP）性能却意外地较低（342）。 定位：作为 Windows/Linux 阵营对抗苹果统一内存架构的强力竞争者。 3. NVIDIA DGX Spark 核心特性：这是 NVIDIA 推出的一款紧凑型“桌面级 AI 超级计算机”，搭载了 GB10 Grace Blackwell 超级芯片。 性能：它拥有 128GB 的统一内存。在测试中，它的预填充速度（PP）高达 2107，远远碾压前两者（是它们的 4-6 倍）。 定位：专业级 AI 开发设备。视频作者强调，虽然在普通聊天时感知不强，但在处理复杂、长文本的“提示词预填充”阶段，DGX Spark 的计算能力才真正显现出来。 #llamacpp #dgxspark #strixhalo #m4pro #qwen
抖音 2026-05-09 00:00:00
30. 128G统一内存跑大模型！AMD Ryzen AI Halo 开发者工作站实测 | Level1Techs
哔哩哔哩 2026-07-07 00:00:00
31. 铭凡 N5 MAX 首发评测！这才是真正的AI(O) NAS！120W 满血释放，16核32线程，本地AiAgent + 本地视频生成
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32. 谷歌开源Gemma4 MTP 草稿模型，推理速度提升3倍
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33. 能跑本地35B模型！铭凡N5 MAX会是AI-NAS的版本答案吗？【钱韦德】
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34. 阿里除夕夜发布 Qwen3.5 模型，哪些技术亮点值得关注？对大模型发展有何影响？
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35. AMD Strix Halo Ollama实测：ROCm vs Vulkan，谁才是真神？
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36. Strix Halo 统一内存架构，让轻薄本也能跑 32B 模型
DevPress 2026-06-24 00:00:00
37. 3999元的高端AI智商税？当AMD Strix Halo遇上ROCm的六个月残酷实测
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38. Strix Halo 散热与性能，长时间运行大模型的真实温度
DevPress 2026-06-26 00:00:00
39. 性能实测，AMD 395本地部署Qwen3.6-27B稠密模型有点惊艳
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40. AI界变天! AMD发布手掌大小的迷你PC，能本地跑2350亿参数模型！
微信公众号 2026-06-16 00:00:00
41. 玩本地部署三个月了，因为有 128gb 的 amd 机子，能玩的模型都玩了，几点心得： -不要看跑分，跑分高的模型未必是生产力工具，思维链太长了你忍受不了，看参数，基本参数越大越好，低一代都行 -因为本地本来就慢，所以要体感好的，尽量用 instruct 的模型，答案每次都能集中要害 -不要用社区魔改版，什么 fable，qwopus dflash，pflash 大概率会在某个阶段翻车，unsloth 除外 -内存不够用 turboquant 的 llama 能减小一点压力，mtp 能加速 -不会选量化，就选 q4 的，太大了慢，太小了伤 -千问家族撑起了开源大半边天，那些后训练的如果不想折腾基本别试，有用的社区都会很积极魔改，找到对应的 unsloth 的量化 4 用就行了 -不要歧视本地模型，其实很能干活，有个顶级模型 plan，review，debug， 牛马的活让千问干，错不了
抖音 2026-06-26 00:00:00
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