本文关键词：amd ai 9 365运行大模型

说实话，刚拿到这台搭载 AMD AI 9 365 的笔记本时，我心里是打鼓的。

毕竟之前大家都盯着 NVIDIA 的 RTX 4090 笔记本版看。

毕竟之前大家都盯着 NVIDIA 的 RTX 4090 笔记本版看。

毕竟之前大家都盯着 NVIDIA 的 RTX 4090 笔记本版看。

我就在想，这 AMD 的 NPU 加上 CPU 的算力，真能跑得动现在这么卷的大模型吗？

毕竟现在跑个 Llama 3 8B 都要显存爆满，这集成显卡能行？

我直接下了个 Ollama，没装任何额外的 CUDA 驱动，纯靠硬件原生支持。

先跑了个 Qwen2.5-7B-Instruct，量化到 Q4_K_M。

结果出来那一刻，我差点把咖啡喷屏幕上。

推理速度大概在 45 tokens/s 左右。

这速度在笔记本上算啥水平？

对比我之前那台老款 Intel 的机器，那简直是飞起来。

老机器跑这个模型，大概只有 8-10 tokens/s，跟念经似的。

而且 AMD AI 9 365 的 NPU 在特定负载下，功耗控制得真不错。

我跑了半小时，机身只是温热，没烫手。

这点比那些一跑模型就起飞的风扇声要友好得多。

但是，别高兴太早。

如果你要跑 70B 以上的模型，别指望它能流畅交互。

这时候显存瓶颈就出来了。

AMD AI 9 365 运行大模型 的优势在于“够用”和“能效”。

它不是用来替代专业工作站搞训练的。

它是用来做推理、做本地知识库、做代码辅助的。

我拿它试了试 RAG（检索增强生成）。

本地建了个几千页的技术文档库。

查询响应速度在 2-3 秒左右。

对于日常办公、写代码、查资料，这个延迟完全可以接受。

甚至比我之前用 API 调用还要快，因为不用等网络。

而且，隐私性太好了。

数据全在本地，不用上传到云端。

这对我们这种搞技术的，或者处理敏感数据的公司，太重要了。

不过，生态兼容性是个坑。

虽然 AMD 现在推 ROCm 推得挺凶，但很多老模型或者特定框架，还是 NVIDIA 的 CUDA 更稳。

我遇到过一次报错，折腾了半天才发现是算子不支持。

这种小插曲，劝退了不少小白。

但如果你愿意折腾，或者只是用现成的工具如 Ollama、LM Studio，那体验其实很丝滑。

我还测试了 AI 绘画。

用 Stable Diffusion，生成一张 1024x1024 的图。

大概需要 15-20 秒。

虽然比不过独显，但发朋友圈、做点简单的素材，完全够用了。

关键是，它不用插电也能跑这么久。

我拔掉电源，跑了 40 分钟，电量只掉了 15%。

这在以前是不可想象的。

以前跑个模型，电池半小时就没影了。

所以，AMD AI 9 365 运行大模型 适合谁？

适合那些需要移动办公，但又想拥有本地 AI 能力的用户。

比如经常出差的销售，需要随时查产品资料。

比如程序员，需要本地跑代码助手，保护代码隐私。

比如学生，需要本地整理笔记、总结文献。

它不适合硬核玩家，不适合搞深度模型微调的人。

别指望它炼丹。

但如果你只是想“用”AI，而不是“造”AI，那它真香。

特别是现在 AMD 的软件栈越来越完善，未来可期。

我看好这个方向，纯本地、低功耗、隐私安全。

这才是 AI 落地的正确姿势。

别被那些跑分骗了，日常体验才是王道。

这台机器，我打算长期用下去。

毕竟，能带着它去咖啡馆写代码，还不被风扇吵到邻居投诉，这种幸福感，谁用谁知道。

如果你也在纠结选 Intel 还是 AMD，或者纠结要不要买带 NPU 的机器。

听我一句劝，试试 AMD AI 9 365 运行大模型 的实际体验。

你会发现，世界其实没那么复杂。

AI 就该像电灯一样，随时开关，安静陪伴。

而不是像个怪兽，吼得震天响。

这就是我的真实感受，不吹不黑。

希望这篇干货，能帮你省下几千块冤枉钱。