Ryzen AI Max+ PRO 495 是购买这颗芯片最贵的方式，而同样的芯片早已出现在几十款更便宜的迷你主机里。截至 2026 年 9 月 29 日，能下单的最便宜 PRO 495 迷你主机售价 $6,499。花 $6,198，你可以买两台各配 128GB 内存的 Ryzen AI Max+ 395 迷你主机，也就是 256GB 内存、4TB 存储和两台能用的电脑。而一台 256GB 的 Mac Studio 售价 $9,499，比 PRO 495 贵约 $3,000，但内存数据传输速度快 4.4 倍。

PRO 495 恰好卡在这两种选择之间最差的位置。它的定价像高端机器，性能却像平价机器。下面是具体的计算、不利于我们观点的论据，以及仍然值得买它的少数买家。

PRO 495 迷你主机目前的价格

以下是各品牌官方商店的价格，查询于 2026 年 9 月 29 日。三款均配备 192GB 内存。

PRO 495 迷你主机内存 / SSD价格状态
ACEMAGIC F9A PRO 495192GB / 2TB$6,499（“原价” $6,999）可下单
GMKtec EVO-X5 Pro192GB / 2TB$6,599（“原价” $6,799）可下单
Minisforum MS-S1 Max-P495192GB / 2TB$7,399（“原价” $9,249）可下单，10 月中旬发货

GMKtec 的价格已经比发布时更高了。9 月 28 日，EVO-X5 Pro 以 $6,399 的”超级早鸟”价开售；一天后，商店标价变成了 $6,599。ACEMAGIC 最便宜，但它有前科：该品牌在 2024 年出货的迷你主机预装了恶意软件，这件事放在一笔 $6,499 的订单上，比放在 $300 的订单上分量重得多。唯一更便宜的 PRO 495 台式机是 Lenovo ThinkCentre X Ultra，据报道售价 $3,699，但最高只有 128GB，等于放弃了 PRO 495 唯一新增的东西。

同样的钱还能买什么

两台 Ryzen AI Max+ 395 迷你主机。 128GB / 2TB 的 Bosgame M5 在 Bosgame 商店售价 $3,099。两台合计 $6,198，比最便宜的 PRO 495 少 $301。ACEMAGIC 自家搭载 395、128GB 和 2TB 的 M1A PRO+ 同样售价 $3,099，而同一家商店的 F9A PRO 495 要价 $6,499。两台 GMKtec EVO-X2，每台 $3,649.99，合计 $7,300，仍然比一台 Minisforum P495 便宜。

一台 256GB 的 Mac Studio。 Apple 当前的 Mac Studio 采用 M5 Ultra。256GB 内存加 1TB SSD 的配置售价 $9,499；2TB 版本为 $9,999。Apple 给出的内存带宽为 1.2TB/s。

方案总内存内存带宽价格每 GB 内存价格
一台 Ryzen AI Max+ PRO 495（ACEMAGIC F9A）192GB~273GB/s$6,499~$34
两台 Ryzen AI Max+ 395（Bosgame M5）2 × 128GB每台 ~256GB/s$6,198~$24
Mac Studio M5 Ultra，256GB / 1TB256GB1.2TB/s$9,499~$37

把最后一列和带宽那一列对照着看。按每 GB 计算，PRO 495 的定价几乎和 Mac Studio 一样，$34 对 $37。按速度计算则差得远：Mac 多花 46% 的钱，换来约 4.4 倍的内存带宽。两台 395 花更少的钱，内存却比 PRO 495 多三分之一。

为什么内存带宽决定了结论

本地语言模型生成回答时，每个新 token 都需要从内存中读取模型的活跃权重。因此，生成速度的实际上限大致等于内存带宽除以每个 token 读取的 GB 数。这就是为什么 4 bit 量化的稠密 70B 模型每个 token 读取约 40GB，在 395 上的上限约为每秒 6 个 token（256 ÷ 40）；而 OpenAI 的 gpt-oss-120b 是混合专家模型，每个 token 只读取约 50 亿活跃参数，在 Jeff Geerling 的测试中，同一颗芯片上跑到了每秒 33 个 token。

PRO 495 把内存容量提高了一半（128GB 到 192GB），带宽却只提高了约 6.6%（LPDDR5X-8000 到 8533，约 256GB/s 到 273GB/s）。这就造成了不匹配。多出的 64GB 让你能加载更大的模型，却不能让机器更快地读取它们。

举个简单的例子（根据上述公式计算，并非实测）：一个占满 PRO 495 内 150GB 内存的稠密模型，上限约为每秒 1.8 个 token（273 ÷ 150）。你能加载它，但你不会想用它。同一个模型在 Mac Studio 上的上限约为每秒 8 个 token。

PRO 495 多出的内存只对两类场景有用：一是磁盘体积大、但每个 token 只读取一小部分的混合专家模型，二是需要为 KV 缓存留出空间的长上下文。这是真实存在的用例，我们会在文末再谈。而这恰恰也是两台 395 能处理好的用例。

芯片本身：一颗支持更多内存的 395

AMD 并没有打造一颗新芯片。正如我们的 Ryzen AI Max 400 “Gorgon Halo” 解读所详述，PRO 495 使用与 395 相同的 Zen 5 CPU、RDNA 3.5 GPU 和 XDNA 2 NPU，频率只略有提高：

  • CPU： 最高 5.2GHz，而非 5.1GHz。PassMark 的 CPU Mark 显示其多线程约领先 4%，单线程约领先 3%。
  • GPU： Radeon 8065S，最高 3.0GHz，取代 2.9GHz 的 8060S，计算单元同为 40 个。
  • NPU： 55 TOPS，而非 50。
  • 内存： 最高 192GB LPDDR5X-8533，最多 160GB 可分配给 GPU；395 则为 128GB，GPU 可分配约 96GB（Windows）到 120GB（Linux）。

如果你不跑 AI 模型，这些都不值 $3,000。对于游戏、视频剪辑或软件编译来说，4% 的 CPU 提升和 100MHz 的 GPU 频率提升，还不及两台散热设计不同的 395 主机之间的差距。

128GB 已经能跑什么

我们自己的实验室里有一台搭载 Ryzen AI Max+ 395、128GB 内存的 Minisforum MS-S1 Max。使用 Vulkan 版 llama.cpp，Q4_K_XL 量化的 Qwen3.5-122B-A10B（权重 77GB）生成速度为每秒 21 到 22 个 token，提示词处理速度约每秒 275 个 token，还能留出 32K 上下文的空间。120B 级混合专家模型是这类硬件的最佳选择，而且不需要 PRO 495。

再加上前文提到的 gpt-oss-120b 每秒 33 个 token：主流的 120B 级开源模型在 128GB 中已经能轻松容纳。

两台 395 的理由，以及代价

支持两台 395 的最有力论据来自 AMD 自己。它的官方操作指南”Clustering Two Ryzen AI Halos with RPC”（用 RPC 组建双 Ryzen AI Halo 集群），通过 10GbE 使用 llama.cpp 的 RPC 模式，将 GLM 4.7（3580 亿参数，约 205GB） 拆分到两台 128GB 的 Strix Halo 机器上运行。这个模型在单台 PRO 495 上装不下，因为 PRO 495 最多只能给 GPU 分配 160GB。AMD 更长的那份指南则把同样的方法扩展到四台机器，用来运行一万亿参数的模型。

两台机器还能提供单台机器没有的选择：

  • 同时运行两个模型，例如一台跑编程模型，另一台跑图像或语音模型，各自全速运行。
  • 一台坏了还能继续工作。 对于一笔 $6,000 的采购，有第二台机器是很实用的保险，尤其是面对售后服务参差不齐的小品牌。
  • 分两步购买。 先花约 $3,100 买一台 395，等模型超出 128GB 时再买第二台。

再说代价，因为集群不是免费的：

  • 拆分模型后速度会下降。 Jeff Geerling 的 gpt-oss-120b 分布到集群上后，从每秒 33 个 token 降到约 24 个；Llama 3.1 405B 分布在四块主板上，只有每秒 0.7 个 token。LTT Labs 给它的双机测试起的标题是”World’s First(?) Underwhelming AMD Ryzen AI Halo Cluster”（全球首个（？）令人失望的 AMD Ryzen AI Halo 集群）。只有当模型在一台机器上装不下时，才值得把它拆分到多台机器上。
  • 配置更多。 llama.cpp RPC 能用，但需要手动操作。你需要高速连接（10GbE、5GbE 或 USB4 网线），要维护两套操作系统，两台机器上还要用同一个 llama.cpp 版本。
  • 两个电源，两倍的桌面空间，待机功耗也大约翻倍。

所以公允的总结是：两台 395 在价格、总内存和灵活性上胜过一台 PRO 495，在简单性上落败。对于必须放在一台机器上、体积在 120GB 到 160GB 之间的模型，PRO 495 更简单。对于更小的模型，一台 395 就够了。对于更大的模型，PRO 495 根本跑不了。

Mac Studio 的理由，以及代价

如果你打算在本地 AI 上花 $6,500，而限制你的是带宽，那么 Mac Studio M5 Ultra 就是 PRO 495 无法回应的那台机器。凭借 1.2TB/s 的带宽，它的内存读取速度约快 4.4 倍；Tom’s Hardware 的评测发现，它的 token 生成速度几乎是 NVIDIA DGX Spark 的四倍，而 DGX Spark 与 Strix Halo 属于同一带宽级别。

坦白说，它也有局限：

  • 它比最便宜的 PRO 495 贵 $3,000。 这不是”同样的钱”，而是更高一档。
  • 只能用 macOS。 没有 CUDA，没有 ROCm，也不能把 Linux 当主系统。MLX 生态和 llama.cpp 的 Metal 后端能覆盖大部分本地 LLM 工作，但不是所有工具。
  • 内存价格上涨了。 一年前差距更小：256GB 的 M3 Ultra Mac Studio 在 2025 年 3 月发布时售价 $5,599，而 Apple 在 2026 年 3 月把 256GB 升级选项加价了 $400。M5 Ultra 起售价 $5,499，配 96GB 内存，升级到 256GB 要加 $4,000。
  • 无法升级，且要按 Apple 的维修价格收费，这一点和所有 Strix Halo 主机的板载内存一样。

即使售价 $9,499，Mac Studio 也让 PRO 495 的价格显得更糟，而不是更好。PRO 495 按每 GB 收着 Mac 级别的价钱，提供的带宽却和 $3,099 的 Bosgame 一样。

哪些人仍然应该买 Ryzen AI Max+ PRO 495

确实存在一小群这样的用户：

  • 你需要在一台机器中拥有 130 到 160GB 的 GPU 可寻址内存，例如运行 Q4 量化的大型混合专家模型并搭配长上下文，而且你不打算组建集群。
  • 你的公司采购 AMD PRO 平台是为了其设备群管理功能，并希望在单台、有官方支持的机器中获得最大配置。这种情况下，首先要对比 Lenovo ThinkCentre X Ultra 和小品牌的售后支持条款。
  • 你不能用 macOS，需要超过 128GB 的内存，而且你的桌面或机架只放得下一台机器，放不下两台。

如果以上都不符合你的情况，那么买 PRO 495 就意味着多花约 $3,400，换来 64GB 内存，而这些内存的速度和 395 自带的内存一样。

我们的结论

以目前的价格，我们不推荐购买 Ryzen AI Max+ PRO 495 迷你主机。 对大多数买家来说，一台 128GB 的 Ryzen AI Max+ 395，例如售价 $3,099 的 Bosgame M5，能以一半的价格运行当下主流的模型。如果你确实需要超过 128GB，两台 395 比一台 PRO 495 便宜，还能提供 256GB。如果你想要的是速度而不是容量，那就攒钱买 Mac Studio。

等发布初期的抢购热潮过去，包括 Framework 在内的更多品牌公布价格后，PRO 495 的价格很可能会下降。如果降到 $4,650 左右，192GB 的 PRO 495 就能与 Bosgame M5 约 $24 每 GB 的价格持平，单台机器的简便性也开始值回票价。而在 $6,499 的价格上，它并不值。

资料来源与说明

PRO 495 的价格来自 ACEMAGIC、GMKtec 和 Minisforum 美国商店及其产品数据，查询于 2026 年 9 月 29 日。Bosgame M5 和 ACEMAGIC M1A PRO+ 的价格来自同一天的官方商店，EVO-X2 的价格来自 GMKtec 商店。Mac Studio 的价格来自同一日期的 Apple 美国配置页面；带宽和发布信息来自 Apple 2026 年 8 月的发布公告。2026 年 3 月升级选项的价格变动来自 MacDailyNews 的报道。395 集群配置来自 AMD 自己的操作指南；集群性能数据来自 Jeff Geerling 和 LTT Labs。PassMark 数据来自其对比页面。122B 模型的数据是我们在 Minisforum MS-S1 Max（395，128GB）上使用 llama.cpp Vulkan 的实测结果。带宽上限是算术推算，不是基准测试。商店价格可能随时变动，恕不另行通知。