飞牛 EVO4 Pro 夯爆了，AI 生态+性能实测，没见过那么能打的 NAS

AI 的风终究还是吹到了 NAS 里。我在几年前就说过，NAS 一定是 AI 落户家庭的最佳场景之一，其次就是小主机。两者相辅相成，NAS 提供家庭 7*24 小时存储+服务外挂，而小主机提供 Agent 运行生态和业务场景分离。

在如今那么多的 NAS 产品中，要论生态开放和场景前沿，飞牛说第二，估计没有人敢说自己是第一。

16 个官方应用 + 413 个社区生态，还不包括第三方 fpk 提供的海量应用。

飞牛可以说是把开源 docker 项目的半壁江山都搬到了自家应用中心里来，甚至包括腾讯的 Marvis、手游加速器等，也从 PC 平台移植了过来。

除了生态应用外，飞牛本身在跨界领域也做得相当出色。

比如率先接入 OPPO 手机生态、推出飞牛 Skill 搭配 AI Agent 玩法、Marvis 合作、媒体行业素材库 SeeK 等等，都属于行业领域的先行者。

同时也很难想象，这是一家成立才 2 年多的企业，能从一个非常小的体量成长至今。

硬件方面，飞牛 EVO 系列也出了好几款，涵盖了两盘位、四盘位，架构包括 小86、arm。

那么我最近上手了它的 EVO4 PRO（AMD H255 版本），在 AI Agent 流行趋势愈演愈烈之下，一起来看看 AI Agent + NAS 的飞牛时刻。

一。EVO4 PRO 性能评测

先来一下飞牛 EVO4 PRO AMD H255 的参数信息，从接口能力上来说，飞牛 EVO4 PRO 可以说是大满贯产品，更多的固态搭配万兆内网，可以实现更快的数据读写、交互。

处理器：AMD H255 8C16T 内存：默认 16G/32G，最大支持 128G DDR5 5600MT/s 机械硬盘位：4 个 2.5/3.5 英寸硬盘 M.2 硬盘位：4 个 M.2 Nvme （ 3 个 PCIe 4.0*4，1个 PCIe 4.0*1） 网络接口：10Gbps+2.5Gbps；Wi-Fi 6；蓝牙 5.4 数据接口：USB4*1、USB-A*3、3.5mm 音频孔、HDMI

1小时烤盘，温度控制到位

上手后，我简单对设备进行了一个烤盘，上架了希捷银河 20T、东芝 N300 4T*2、酷狼 4T，以及固态盘若干。

烤盘温度测试中，室温 25°C，从 1 号盘开始分别是酷狼、东芝、东芝、希捷银河的顺序。

烤盘使用 fio 随机小读写模拟 NAS 长时间小文件传输和使用，硬盘繁忙度均为 100%。烤盘至 25 分钟左右硬盘温度达到峰值，并在烤盘结束后第 90 分钟开始快速回落。

从这个现象来看，飞牛 EVO4 的整体温度控制还是非常不错的，企业级 20T 盘温度最高仅为 43 °C。

相比于传统硬盘风扇的主动散热，飞牛 EVO4 机型主要依靠的是金属外壳和 CPU 涡轮风扇，散热时长会稍微长一点，这是更小的体积和更好的静音所带来的两面性。

不过好在飞牛成品设备都支持风扇控制能力，并且针对不同型号都有特调智能风扇，整体的交换效率也不会很低。

三条路径，彻底压榨 GPU 性能

前面也说了，飞牛系统的硬实力在于生态。这个生态不仅在于应用，更在于它对不同设备支持的兼容性上。

ARM 社区、国产处理器的框架兼容就不多说了，光看驱动就能明白。基本上排得上号的设备，一些深度玩法都被飞牛官方和用户给挖了出来。

fnOS 对 AMD 做了充足的底层优化，它重构了 APU/GPU 内核动态显存的分配机制，可以减少固定预留显存而造成的内存浪费，并且会根据不同任务的需求，动态去分配内存资源，比如对视频编解码的多路并发支持。

在飞牛应用中心里，我们可以找到 AMD ROCm 完整基础底座，AMD-Container-Toolkit 容器运行时，以及飞牛 AI 专门适配的 AI 推理加速子模块。

这三个各管一段：ROCm 底座是计算库的地基，rocBLAS 管矩阵乘、MIOpen 管卷积、hipBLASLt 管混合精度，而且 AMD 给这颗核显的架构代号 gfx1103 编了原生 kernel。Container-Toolkit 负责把核显直通进容器，容器里跑的服务也能吃到 GPU；MIGraphX 是飞牛 AI 引擎的执行后端，把 ONNX 模型直接编译成这颗 GPU 的机器码。

这套组合相当于把底层库、容器运行时、推理加速三层全部铺到了 GPU 上，这才是真正把硬件压榨出来的部分。

当然，这里还不包括飞牛在影音转码、自然语言检索、人脸 Clip 等功能上对 GPU 的运用。

VAAPI 档位包括有 AV1、H.264（Baseline / Main / High）、HEVC（Main / Main10）、VP9（Profile0 / Profile2）、JPEG，全都支持硬件编解码，影视和相册的转码全程不碰 CPU。

飞牛实现了对视频的 VPE/GPU Shader 调用管线一体化，支持了更多专业视频格式的处理（比如 XAVC），进一步释放 GPU 的算例，提高处理能力。

而很多人比较关心的 NAS 推理大模型，飞牛则走的 Vulkan 后端。

我在飞牛上跑了一下 Ollama 的本地推理模型，推理过程中 GPU 占用直接飙到近 100% 满载，也侧面印证了我前面提到的利用率效率。

基于本地的推理大模型，我分别用 CPU、GPU 进行了一次性能评测，对 prefill、TG、温度进行测试。测试使用 MiniCPM-V 4.7 1B 多模态小模型（1.8 GB），同一台机器、同一个 prompt，只切后端。

测试结果里，GPU 计算下整颗处理器温度反而有所下降，不多吃一度电，把热量从 CPU 挪到了核显，顺手把 CPU 腾出来去干别的事。对一台 7×24 小时开着的 NAS 来说，这个特性比单纯的跑分重要得多。

换成简单点的话，AMD H255 的 780M 核显分工如下，利用率全部都打满了，飞牛系统的生态非常给力。

• • 大语言模型 → Vulkan，开箱就跑，prefill 2.9 倍、TG 1.4 倍

• • 视觉模型（人脸、以图搜图、OCR）→ ROCm + MIGraphX，原生 gfx1103 代码

• • 转码 → VAAPI，AV1 / H.264 / HEVC / VP9 全硬解

二。AI 生态，飞牛 SKill 操作一览

如果我没记错的话，飞牛 NAS 应该是最早一批提供自身控制 Skill 能力的品牌。最早是将 OpenClaw 集成为原生应用，然后让用户可以直接通过 OpenClaw 访问和控制自己。

而 Skill 能力的出现，得以让外部所有 Agent 都可以更自然、高效的操控 NAS。

那么飞牛 Skill 究竟包含了哪些能力？

以截至本文完成时，飞牛 Skill 的版本是 v0.5.1，提供了连接授权、文件管理、照片、应用中心、Docker、下载、百度网盘、日志、监控、网络管理、存储管理、系统信息、电源、用户权限等功能。

这些功能包含读、写权限，在我们连接 Agent 时还可以点对点的进行权限控制。

然后再去看实际的部分则由两块组成，真正的操作层是 fnos-cli ，支持 cmd、powershell、终端操作。

而 Skill 里不同系统模块、组件则是通过 md 文件来提供指南。

而其中，最关键的，也是我认为下个阶段 AI NAS 胜负手的部分 —— workflow 工作流。

试想一下，一个新人 NAS 用户，把官方 Skill 接入了 Agent ，但是他并不清楚怎么玩。

比如说我想看电影，那么 Agent 可以遵循官方 workflow 来配置应用、容器、网络，甚至把结合好的应用丢成快链直接让用户使用。

这种官方给出 N 个完整工作流来带领用户更深层次、更顺畅使用 NAS 的方式，也是 NAS 未来是否足够易用的标识。

那这件事情我也在做，我在我的应用 TRADIS 里已经集成了非常多的 workflow。包括一键配置外网、一键 lucky、一键 LLMs、一键影音等等。

当然，对于大部分人来说，WorkBuddy 还是第一选择。

于是我将飞牛 Skill 接入 WorkBuddy 中简单测试一下，比如我问应用中心里有哪些漫画相关的工具，WorkBuddy 给我的提示如下。

回到飞牛应用中心里去查询一下，的确可以互相印证。

更多 workflow 的深度玩法，其实结合 Agent 自己分析一下也可以出来，就不多赘述。下面是我整理的一些，抛砖引玉，供大家参考。

三。飞牛首个企业级应用，Seek 素材管理

飞牛 Skill 的存在，主要目的还是降低 NAS 的操作门槛，同时将繁杂的页面操作简化为用户日常管理的自然语言。

而 NAS 真正为之以寄托的核心生存能力还是应用。

飞牛前不久发布首个企业级应用 —— Seek，就围绕 NAS 的深度用户群体，打造了一套非常优秀的素材管理体系。

先说结论。购买飞牛 EVO4 pro产品会赠送一年企业级的 Seek 素材库授权，后续可以按需选择。

作为当前首个，也是唯一一个针对企业级素材管理难题为构建的应用，素材库 Seek 支持海量的媒体格式预览、智能筛选，可以通过标签管理来高效率的完成素材库管理。

如果是团队用户，跨用户之间的素材评论、审阅、流转也能大大提高团队内部工作效率。

很多飞牛的粉丝其实看到过这个应用，但是没有上手体验过，今天我把它们一个个拆出来给大家讲解。

团队协作

Seek 和传统媒体素材管理方案最大的区别，就在于它的团队协作性。

传统的模式下，我们是把媒体素材存在 NAS 里，然后通过 SMB/WebDav 把文件库丢给所有的同事和对应的应用程序去使用，NAS 起到的还是一个传统的存储职责。

而在 Seek 里，NAS 从存储者角色之外，还增加了业务服务供应者的身份。此外，Seek 还有一套脱离于 fnOS 账号体系的之外的独立用户体系，无需把 NAS 交付出去，就可以让老板、甲方、外包、同事、朋友使用独立的 Seek，共同进行素材管理。

以我自己管理为例，我把几乎所有拍摄、截取的素材内容，都丢到了 Seek 里，数量超过 1.8 万个。

所有的图片素材都可以按照多层文件树的格式进行索引列，然后又以大缩略图进行展示，我们可以很清晰看到文件夹下的素材全局内容。

那在团队协作中，Seek 有几点我觉得做得很好的地方。

每一张图片，都包含标签、评分、状态、描述四个自定义管理模块。

标签，支持一张图片一对多，可以被同步进行筛选，团队协作下可以快速完成素材的分类整理，对后期数字资产盘点也很高效。

评分，1-5 分，可通过快捷键快速打分，当我们拥有大量重复、相似的照片素材时，快速打分可以挑选出比较中意的内容，这比单独去删、去移动方便的多得多。

状态，是待审阅，还是审阅中，还是审阅完成，甚至是自定义环节，都可以备注。当团队在进行一批素材审核时，大家只需要把照片存进来，然后专门得工作人员进行处理，是审核完了进行下一轮，还是刚提交未审核，一清二楚。

描述，最直接，对一个素材有什么评价，直接写在上面。

甚至不同用户，还可以直接通过锚点评论得方法对图片中的具体位置进行点评。换一个人，一进去就可以看到评价内容，线上沟通效率直接拉满。

最后我觉得最重要的一个点，还包括分享。

飞牛 Seek 支持 http 分享所有素材图片给外部，而且在分享的同时还可以打上标签、水印，支持不同分辨率的云端播放，对甲方乙方来说，也省心很多。

便捷性

当然对媒体人来说，使用方便与否也是一个很重要的点。

飞牛 Seek 提供了数十个快捷键操作指令，页面布局、文件选择、评分、锚点评论、画笔、播放方式变更、文件操作等都支持，very newbee。

此外针对 EVO4 PRO AMD H255 来说，还支持将核显用作 AI 搜索加速使用。这一点我们前面性能评测里已经说过了，这里也不重复了。

更高频的 GPU 调用，可以有效降低 CPU 消耗，也能让 NAS 兼顾文件传输、多线程应用和大量转码、图片分析功能，一举多得。

如果你是摄影爱好党，那么飞牛 Seek 最牛的地方就在于 LUT 管理。你平时收集的各类风格 LUT，都可以批量导入到飞牛 Seek 里进行存储，对于喜欢的 LUT 还可以收藏提级。

LUT 入库后，还可以在任意照片大图下调用 LUT 进行调色。如果你加了收藏，那么收藏的效果在这里就可以体现出来。同一张照片，不同 LUT 调色下效果如何，直接在 Seek 页面就可以看到。

换另外一个 LUT 风格，马上就重新调色，实时渲染。这一点，在 NAS 应用中是真的没见过阿，这一题真的是超纲了阿 bro。

写在最后

飞牛 EVO4 PRO AMD H255，不仅强大在硬件，更在于软件。

硬件上说，最小的四盘位 NAS 产品，兼顾安静和外观还有散热的新硬件架构体系，超强的处理器和扩展能力，让这台设备本身就能值回票价。

而软件方面，对 GPU 的极致使用，让相册、影音、音乐等服务变得更得心应手。

不管本地搭建一套轻量级 LLMs 使用，或者是基于 Agentic 的轻量化操作模型，乃至嵌入式模式、向量模式，甚至用 CPU 去跑 ComfyUI，都是可以用得上的。

而其首年赠送的飞牛 Seek 素材管理应用，更是将 NAS 在存储、应用、扩展方面实现了三位一体，大大增加了 NAS 的使用场景。

双十一期间，我觉得如果有一台 NAS 的购买需求，那么飞牛 EVO4 AMD H255 将会是一个特别不错的选择。

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