前言
在迷你主机领域，AMD Ryzen AI Max+ 395（代号Strix Halo）的横空出世，让“无独显工作站”成为现实。这颗强大的APU将桌面级CPU、中端独显级GPU、以及NPU融合在一块芯片上，配合最高128GB的统一内存，为AI推理、内容创作和游戏娱乐提供了前所未有的可能性。然而，这颗芯片的官方TDP为120W，对于迷你主机而言，如何在狭小的空间内驾驭这样的功耗已是挑战，更别说进一步释放其性能潜力了。
利民（Thermalright）——这家深耕PC散热领域多年的老牌厂商，给出了自己的答案。AI HydroNous R1是利民首款量产迷你主机，其设计原型最早亮相于COMPUTEX 2025，经过近一年的打磨终于正式上市。它采用利民专利的定制液冷系统，将这颗旗舰APU的功耗释放推向了惊人的176W峰值，这比官方TDP高出了56W，在仅仅2.6L的超小体积内实现了真正的工作站级性能释放。
这次，我们拿到了这台售价23,990元的“液冷AI超算迷你桌面中心”，就让我们来看看利民在散热领域的深厚积累，能否让这台迷你工作站真正“释放无界”。
▲利民 AI HydroNous R1
规格参数
在深入评测之前，我们先来梳理一下AI HydroNous R1的完整规格。这台机器的配置在同类产品中可以说是极为豪华的，从Strix Halo旗舰处理器到定制液冷，每一项配置都紧紧围绕“极致性能”主题展开。
外观设计
▲利民 AI HydroNous R1 采用全铝合金 CNC 一体机身，配合高阶阳极氧化工艺，呈现细腻耐磨的金属质感与精致高级的视觉观感。整机尺寸为长 234.7mm × 宽 83.3mm × 高 133mm，容积仅 2.6L，立式紧凑型机身大幅缩减桌面占用空间，轻松适配各类极简桌面环境。
▲机身正面是整机最具辨识度的设计区域，核心亮点是一块 4.6 英寸 IPS 长条形全面屏，屏幕分辨率 960×320，修长比例与立式机身完美呼应，视觉协调感极强。
▲左侧金属面板印有利民品牌 Logo，整块面板做了高密度全域开孔设计，超大通风面积可为内部水冷冷排高效导风，强化整机散热性能。
▲机身底部配备一个USB4 接口与 3.5mm 音频插孔，同时预留条状散热开孔辅助整机换气。设备立式摆放时，直插线材会顶起机身，可搭配弯头线材解决走线冲突；若想直接使用底部接口，则需将机器横置摆放。
▲机身顶部搭载 SD卡槽，可直读高速存储卡，能够快速导入照片、视频素材，对摄影师、影像创作者十分友好；顶部还搭配铜色装饰条，印刻 THERMALRIGHT 品牌标识，金属撞色设计提升机身精致质感。
▲机身背部集中绝大多数IO拓展接口，自上而下依次为DC电源输入、USB4、HDMI 2.1、DP 2.0、两组 USB3.2 Gen2、2.5G 网口、CMOS 清空按键、10G 万兆网口，规格豪华且布局紧凑。
双视频接口搭配 USB4 可实现多屏输出，双高速网口满足大文件传输、AI 算力与影音创作的网络需求，多组高速 USB 接口便于外接外设，独立 CMOS 按键也方便玩家调试硬件参数，丰富接口藏于紧凑机身内，兼顾拓展能力与整洁美观。
前置智慧屏与TRCC
▲这块 IPS 屏幕色彩还原准确、可视角度优秀，60Hz 刷新率带来流畅无拖影的显示效果。它并非单纯的装饰屏，支持自定义播放图片、动态图与短视频，可按个人喜好设置专属壁纸与动效画面，让冰冷的数码设备更具个性。
▲在横置摆放时，还可以使用软件将屏幕方向自由旋转，兼顾颜值与实用性。
▲通过利民 TRCC 控制软件，可自由选用本地预设主题一键同步至机器IPS屏；支持调节屏幕旋转角度、背光亮度，自定义硬件数据展示样式，直观呈现 CPU/GPU 温度、占用率等实时硬件信息，还能自定义导入专属画面打造个性化屏显效果。
▲ TRCC 软件内置多款本地模板，可自由排布硬件监测信息的显示位置，自定义画面效果，设置完毕即可同步到机箱 IPS 副屏，实时监控整机硬件运行数据。
▲ TRCC 软件还内置海量云端背景素材，涵盖国风、风景、渐变、科技等多种风格，一键即可下载套用。
▲ TRCC 软件支持导入自定义本地图片作为IPS屏背景，建议选用 960×320 分辨率的素材，画面适配度更佳；导入后可自由叠加 CPU、GPU 温度与负载等硬件监测信息，打造完全专属的个性化屏显画面。
▲ TRCC软件还支持载入本地视频文件作为IPS屏动态画面，导入后可叠加硬件温度、占用率等监测参数，让IPS屏实现动态播放效果，可玩性进一步拉满，轻松打造极具个性的动态屏显。
拆解
▲先拆卸右侧盖板，取下盖板后可见机器内部下方配备两个 M.2 SSD 拓展插槽，插槽上方预装 WiFi 7 无线网卡，兼顾大容量存储拓展与极速无线网络。
▲移除中框。
▲取下顶盖。
▲取下底盖。
▲由于天线被固定在外壳上，我们需要先将WiFi网卡和天线断开，才好取出主体部分。
▲屏幕驱动板的排线连在PCB上，拿出主体部分需要小心。
▲断开屏幕驱动板线缆。水冷排的两端粘贴有缓冲泡沫棉，能够有效削弱水泵与风扇工作时产生并传导的震动，避免共振异响，提升整机运行静谧性。
▲整个主体部分，由水冷排、水冷风扇、水冷头和 PCB 组成。泵头和水冷排之间采用硬管连接，结构紧凑稳固，一体化集成设计能够节省内部空间。
▲将 PCB 背面的金属框取下，该金属框起到加固主板的作用。
▲最后取下水冷部分。可以看到冷头部分不光给 CPU 散热，还覆盖到了供电mos管以及 LPDDR5X内存颗粒，导热介质为相变导热介质，45℃智能触发固液相变，持续作战导热性能无衰减，全域覆盖式散热方案能够充分压制核心与周边硬件发热，保障整机高负载稳定运行。
▲冷排上使用的是两颗 90mm 风扇，风扇的四个角落配有硅胶垫，能够有效减震降噪，减少高转速运行时产生的震动与共振噪音，兼顾散热风量与静音表现。
▲风扇采用 LCP材质，环形叶片设计并经过精密动平衡校准，搭配4Pin PWM智能调速，最高转速可达3500RPM。LCP材质刚性强、耐高温、不易形变，高转速运转下叶片依旧稳定，能提供充足风压风量；同时材质抗老化、尺寸稳定性出色，长期高温工况不易出现抖动共振，可随设备负载灵活调节转速，平衡静音表现与极限散热实力。
▲PCB 上预装了一根 2TB 的 PCIe4.0 SSD，SSD被散热片覆盖，配合冷排风扇辅助散热，避免SSD因高温降速，保障大容量存储稳定高速运行。
▲中间最大的核心就是 AI MAX+395，在它的周围排布着美光 5FC47 D8DRX LPDDR5X内存颗粒，速率可达 8000MT/s，单颗容量 16GB，整机一共搭载 8 颗，合计 128GB 超大内存。超高 8000MT/s 传输速率带来极致内存带宽，海量128GB大内存可从容应对多任务并行、大型程序与重度负载场景，读写响应迅捷，大幅减少卡顿与加载等待，充分释放AI MAX +395核心的算力潜能。
▲AQC 113 是 Marvell 迈威推出的万兆多速率以太网控制芯片，集成MAC与PHY，完整支持10G/5G/2.5G/1G/100M/10M六档自适应网速，低功耗且大包处理能力优异。
▲2.5G网卡芯片在PCB背面，型号为RTL8125B，这是瑞昱的高性能2.5G以太网主控芯片，向下兼容 1G/100M 网络规格，具备低延迟、低功耗特性。
▲音频芯片采用 ALC245，瑞昱高清音频编码方案，支持 24bit/192kHz 高清音频解码，2.0 立体声输出搭配高信噪比 DAC，底噪控制优异。自带硬件防爆音与麦克风降噪电路，在多高速芯片共存的 PCB 复杂电磁环境下抗干扰能力强，既能纯净输出影音、音乐音频，也可清晰收录语音信号，满足影音播放、语音交互、远程通话等多元音频需求，低功耗小型封装也完美适配整机紧凑的内部结构。
▲最后奉上芯片拓扑图。
散热系统解析
散热是这台机器的灵魂，也是利民作为散热器专业厂商最大的底气所在。AI HydroNous R1搭载了利民专利的高性能液冷系统，该系统由以下几个核心组件构成：
纯铜全覆盖冷头：全面覆盖CPU、供电模块和显存区域，确保所有发热元件都能得到有效的热量转移。
45°C相变导热材料：替代传统硅脂，在工作温度下发生相变，实现更低的接触热阻和更高的导热效率。
180mm定制冷排（双90mm组合）：在仅2.6L的体积内嵌入如此规格的冷排，充分体现了利民在散热方面的空间利用能力。
双LCP液晶聚合物材料双滚珠轴承风扇：LCP材料扇叶更轻更薄，在同转速下能提供更大风量且噪音更低，双滚珠轴承保证了长寿命和可靠性。
三档性能模式：用户可根据使用场景在性能/均衡/静音三个模式间切换，灵活应对不同工作负载。
得益于这套液冷系统，AI HydroNous R1可以实现176W峰值、153W持续的性能释放。作为对比，同平台的风冷竞品通常只能做到120～140W的功耗释放。这56W的差距，直接反映在CPU和GPU的频率和性能上。
系统信息
AI HydroNous R1搭载的AMD Ryzen AI Max+ 395处理器基于Zen 5架构，拥有16核心32线程，基础频率3.0GHz，最高加速频率5.1GHz。集成的Radeon 8060S核显基于RDNA 3.5架构，配备40个计算单元（2560个流处理器），图形性能可媲美RTX 4060级别的移动端独立显卡。此外还集成了XDNA 2 NPU，AI算力达到50+ TOPS。
▲CPU-Z信息截图
▲GPU-Z信息截图
内存方面，标配128GB LPDDR5X-8000四通道（4×32bit）内存，理论带宽256GB/s。借助AMD可变图形显存（Variable Graphics Memory）技术，其中最高96GB可以被分配为专用显存。这意味着在运行大型语言模型时，可以将超大参数量的模型完整加载到显存中，这是当前Windows统一内存平台中的最高水平。
存储方面，标配2TB铠侠EXCERIA PLUS G3 PCIe 4.0 NVMe SSD，另外提供2个额外的M.2 2280 PCIe 4.0 x4插槽，共计3个M.2盘位，扩展性在迷你主机中相当出色。无线网络方面，配备高通FastConnect 7800（WCN785x）无线网卡，支持Wi-Fi 7和蓝牙5.4。
▲HWiNFO系统信息截图
从PCIe设备树可以看清通道分配：Radeon 8060S核显与XDNA 2 NPU各自挂在SoC内部的x16/x8桥上；10GbE来自Marvell AQC113，2.5GbE为瑞昱RTL8125，Wi-Fi 7网卡与读卡器各占一条x1通道，主SSD位为PCIe 4.0 x4，另预留一个M.2 WWAN位；两组USB4负责40Gbps的前后USB4接口。整体布局规整，关键设备均无带宽瓶颈。
▲PCIe通道分布信息
温度和功耗测试
温度和功耗控制是这台机器的重头戏。我们使用AIDA64 Stress FPU和FurMark分别进行了10分钟的单烤和双烤测试，并用HWiNFO全程记录CPU温度、核心频率及封装功耗。
单烤FPU
10分钟Stress FPU单烤中，Ryzen AI Max+ 395执行"176W爆发 + 153W持续"的两段式功耗策略，温度峰值80.6°C、稳态73~74°C，CPU频率稳态维持在3.93~3.96GHz，全程未触发温度墙，未出现深度降频。
▲功耗曲线图
▲频率曲线图
▲温度曲线图
单烤FurMark
10分钟FurMark单烤中，APU功耗与单烤CPU时触及同一道153W功耗墙，GPU频率稳态维持在2600~2660MHz，GPU温度最高70.2°C。结果表明机器的供电与散热配置可支持APU在CPU或GPU单侧负载下长时间满功耗稳定运行。
▲功耗曲线图
▲频率曲线图
▲温度曲线图
双烤FPU+FurMark
10分钟双烤中，153W功耗预算内CPU分得约67W、GPU约80W，对应频率分别稳定在3.2GHz和1.37GHz，全平台最高温度68.8°C，功耗、温度、频率三组曲线在稳态阶段均无明显波动。与单烤数据对比，双烤时CPU与GPU通过同步降低频率适配共享功耗预算，未出现功率反复拉锯的现象。
▲功耗曲线图
▲频率曲线图
▲温度曲线图
噪音测试
我们使用宝工MT-4618分贝仪对整机噪音进行了实测，测试在夜间安静的室内进行。空载状态下，将分贝仪紧贴机身测得仅37.2 dB(A)，风扇转速极低，坐在桌前基本感知不到它的存在。接着进行满载烤机：紧贴机身的噪音升至52.7 dB(A)（此时CPU已100%满载、71°C）；而把分贝仪退到日常使用的桌面位置后，读数回落至49.1 dB(A)，主观听感是一团均匀的风声，没有恼人的高频啸叫，也没有液冷泵的电流杂音。
▲空载噪音：紧贴机身实测37.8 dB(A)
▲满载烤机噪音：紧贴机身实测57.4 dB(A)
▲满载烤机噪音：日常使用距离实测49.2 dB(A)
考虑到这是一台峰值176W、持续153W释放的机器，这样的噪音控制相当出色。液冷方案先把热量搬运到180mm冷排，再由双LCP风扇以较低转速吹透，避免了小体积风冷在高负载下被迫拉满转速的尖锐风噪。相对于传统散热的涡轮风扇散热，声音更低频不刺耳，更容易接受。空载时安静得近乎无感，满载时也只是清晰但温和的风声——日常办公、影音和轻负载AI推理场景下，它完全可以安静地常驻桌面。
性能测试
我们在BIOS中将power limit setting 选到 extreme mode，并且在PBO中将Curve Optimizer设置到-15，以获得最好的性能释放。
内存性能
得益于四通道LPDDR5X-8000的配置，AIDA64内存带宽实测读取119.55 GB/s、写入212.41 GB/s、拷贝147.96 GB/s，延迟138.7ns。其中写入带宽表现尤为夸张，已是主流双通道DDR5桌面平台的两倍以上。超高的内存带宽对Radeon 8060S核显和AI推理负载至关重要——大模型推理速度与带宽近乎线性相关，这正是Strix Halo平台相比普通集显平台的核心优势。
▲AIDA64内存带宽测试截图
SSD性能
标配SSD为铠侠EXCERIA PLUS G3 2TB，PCIe 4.0 x4通道、NVMe 1.4协议。CrystalDiskMark实测顺序读取5025 MB/s、顺序写入3928 MB/s，4K随机读写（Q32T1）约15.9万/10.1万IOPS，属于PCIe 4.0无独立缓存盘中的主流偏上水平。值得一提的是，待机温度仅31°C，机内风道覆盖到位，长时间大文件读写也不容易因过热掉速。配合额外两个M.2 2280插槽，扩展大模型权重文件和影音素材的存储空间非常从容。
▲CrystalDiskMark SSD测试截图
解码性能
通过DXVA Checker可以看到，Radeon 8060S的硬解格式覆盖非常完整：HEVC（Main/Main10）、VP9（含10bit）与AV1均支持最高8K硬件解码。我们实际播放YouTube 8K 60fps AV1视频（7680×4320@60），全程流畅无卡顿。凭借完整的硬解能力、丰富的影音接口和迷你机身，AI HydroNous R1完全可以兼任高端家庭影音中心的角色。
▲4K/8K视频解码测试截图
CPU性能
Ryzen AI Max+ 395的CPU性能在液冷加持下得到了充分释放。我们使用了多款基准测试工具进行了全面评估：
▲CPU-Z Benchmark测试截图
▲Geekbench 6测试截图
▲CINEBENCH R23测试截图
▲CINEBENCH 2024测试截图
▲CINEBENCH 2026测试截图
从实测结果来看，液冷加持下的Ryzen AI Max+ 395火力全开：CPU-Z单线程814.9分、多线程16805分，已反超软件内置的桌面级Ryzen 9 7950X参考成绩；Geekbench 6单核2939分、多核20445分；CINEBENCH R23多核高达41445分（单核2045分，多核倍率20.27x）；CINEBENCH 2024多核2023分，在官方排行中大幅领先Apple M1 Ultra；最新的CINEBENCH 2026多核8339分，排名介于酷睿Ultra 9 285K与Apple M4 Max之间。对一台2.6L的迷你工作站而言，这是不折不扣的桌面旗舰级表现。
▲WinRAR 7.22基准测试截图（左：单线程，右：32线程）
▲7-Zip 26.01基准测试截图（单线程/32线程）
压缩测试同样亮眼：WinRAR多线程速度27,823 KB/s（单线程2,217 KB/s），7-Zip 32线程综合评分211.2 GIPS（单线程8.4 GIPS）——这类内存敏感型负载将四通道LPDDR5X的带宽优势体现得淋漓尽致。
▲V-Ray Benchmark测试截图
▲x264 FHD Benchmark测试截图
渲染与编码测试中，V-Ray Benchmark取得43,871 vsamples，x264 FHD Benchmark编码速度78.16fps。这类长时间满载的场景最考验散热与持续功耗释放，液冷方案的优势在此体现得最为直接，对内容创作者和3D工作者而言是实打实的生产力。
▲3DMark CPU Profile测试截图
▲PCMARK 10测试截图
3DMark CPU Profile最大线程14712分、16线程10380分。综合办公性能方面，PCMARK 10总分10675，其中常用基本功能11435分、生产力15452分、数位内容创作高达18681分。无论是多标签页浏览、办公软件并行运行，还是视频剪辑与图片处理，这台机器都能提供旗舰桌面级的流畅体验。
GPU性能
Radeon 8060S是目前AMD最强大的集成显卡，配备40个RDNA 3.5架构的计算单元和2560个统一着色器。在利民液冷提供的176W功耗释放下，核显能够获得更多的功耗分配，从而在图形性能上产生可观的提升。
▲3DMark Time Spy测试截图
▲3DMark Port Royal测试截图
▲3DMark SpeedWay测试截图
▲3DMark Steel Nomad测试截图
3DMark理论测试中，Time Spy总分12181（显卡分12398）、Port Royal光追6185分、Speed Way 2130分、Steel Nomad 2245分，各项成绩均明显高于同硬件的全球平均水平（Time Spy平均仅10035分），液冷带来的功耗余量实打实转化成了图形性能，整体已接近移动版RTX 4060的水准。实际游戏表现同样出色——我们在2560×1440分辨率下实测了两款3A大作：
▲《黑神话：悟空》性能测试工具截图（2K高画质+FSR+帧生成）
▲《赛博朋克2077》内置基准测试截图（2K高画质+FSR 3.1帧生成+光追局部阴影）
《黑神话：悟空》在高画质、FSR超采样清晰度50并开启帧生成的设置下，平均帧率130fps，95%帧率高于119fps；《赛博朋克2077》高画质、FSR 3.0平衡档+FSR 3.1帧生成、并开启光线追踪局部阴影，平均124.89fps，最低帧也有107fps。两款“显卡杀手”级3A在2K分辨率下均能跑出100fps以上的流畅体验，Radeon 8060S“最强核显”的名号名副其实。
AI性能与本地大模型部署
这可能是AI HydroNous R1最具差异化竞争力的部分。128GB统一内存配合最高96GB可分配显存，让这台迷你工作站成为本地部署大语言模型的理想平台。下面我们从AI视觉推理基准、大模型吞吐测试，一路测到真实的多智能体工作流，对它的AI能力做一次完整体检。
AI Computer Vision Benchmark
测试前，先在AMD显卡驱动的性能选项中将可变显存（VGM）设置为64GB——驱动提供1GB至96GB多档可选，64GB既装得下中大参数量的模型，又为系统保留了充足内存。随后使用UL Procyon AI Computer Vision Benchmark进行测试，它通过MobileNet V3、ResNet 50、Inception V4、DeepLab V3、YOLO V3等经典视觉模型考察设备的AI推理能力。我们经由Windows ML调用Radeon 8060S，分别以float32、float16和integer三种精度各跑一轮。
▲AMD驱动中的可变显存（VGM）设置界面，最高可分配96GB
▲Procyon AI推理测试：float32精度，总分656
▲Procyon AI推理测试：float16精度，总分999
▲Procyon AI推理测试：integer精度，总分173
float16得分999，相比float32的656分提升约52%，RDNA 3.5架构对FP16半精度吞吐的优化立竿见影：ResNet 50单次推理仅1.47ms，YOLO V3也只要5.61ms。当然，跑分只是开胃菜，本地大模型才是这台机器的主战场。
llama.cpp吞吐测试
我们使用llama.cpp的ROCm后端，对两个4-bit量化、开启MTP（多token预测）的Qwen3.6 GGUF模型进行吞吐测试（TG128）。稠密架构的Qwen3.6-27B在PP512短上下文下预填充238.2 token/s、生成21.4 token/s，预填充拉满32K长上下文后生成仍有13.1 token/s；MoE架构的Qwen3.6-35B-A3B则明显更快：短上下文生成58.0 token/s，32K长上下文下预填充475.3 token/s、生成39.0 token/s。
▲llama.cpp ROCm后端吞吐测试结果（4-bit量化，MTP开启）
两组数据对比清晰地展示了MoE的优势：35B-A3B总参数量虽大，但每个token仅激活约3B参数，配合256GB/s的内存带宽即可换来流畅的生成速度；而27B稠密模型每个token都要完整扫过全部权重，速度直接受制于带宽。对Strix Halo这类大容量、大带宽统一内存平台而言，MoE模型正是最佳拍档。
LM Studio
LM Studio是上手门槛最低的本地模型前端。在0.4.16版本中，将GGUF运行时切换为ROCm llama.cpp（v2.21.0）即可启用GPU加速。我们加载Qwen3.6-27B-MTP，并通过MCP插件接入Tavily、Brave Search、DuckDuckGo、网页抓取（fetch/playwright-scraper）和时间服务等工具，让本地模型执行需要联网的深度研究任务。
▲LM Studio运行时设置：GGUF引擎选择ROCm llama.cpp
▲本地Qwen3.6-27B通过MCP调用搜索工具，自动完成深度研究报告
实际效果令人满意：本地模型完整执行了“思考→多轮搜索→汇总成文”的研究流程，自动产出带数据表格和来源引用的结构化行业报告。整个过程数据不出本机，对隐私敏感的研究场景来说，这是云端服务给不了的安全感。
Lemonade + OpenClaw：7×24小时本地智能体
更进一步，我们用AMD官方支持的Lemonade作为推理服务前端（llama.cpp后端+ROCm加速），加载Qwen3.6-35B-A3B-MTP模型，并在托盘菜单中把上下文长度设置为128K，通过OpenAI兼容API供OpenClaw智能体框架全天候调用。模型加载后整机内存占用仅34.2GB，128GB的容量还有大把余量。
▲Lemonade加载Qwen3.6-35B-A3B-MTP模型，内存占用34.2GB
▲Lemonade后端管理器：llama.cpp提供CPU/ROCm/Vulkan三种后端
▲托盘菜单中将上下文长度设为128K（最高支持256K）
▲OpenClaw连续五天的调用遥测统计
上表是OpenClaw接入后连续五天的真实调用统计：日均400～550次请求、每天处理150万～200万token，平均生成速度稳定在42～45 token/s，单次最大输入超过11万token，KV缓存（LCP）命中率维持在85%～90%。换句话说，这台机器作为7×24小时在线的本地AI服务器，可以稳定支撑多个智能体同时工作而不掉链子。
▲通过Telegram与本地智能体协作：小红书调研、GitHub项目研究、电商资讯日报
实际工作流中，我们在Telegram上同时运行了多个分工不同的智能体：社交媒体调研、项目研究、定时资讯日报，全部由这台机器上的本地模型驱动。它们可以自主检索小红书并整理旅游攻略、抓取GitHub仓库生成项目研究报告、每天定时汇总电商行业资讯，长对话触发上限后还会自动压缩上下文继续工作——完全是一支不知疲倦的本地AI小队。
OpenCode本地AI编程
AI编程方面，我们让OpenCode通过OpenAI兼容接口接入局域网内Lemonade的本地服务，调用Qwen3.6-27B作为编程模型。实测让它“做一个SVG模拟太阳系九大行星的真实运动轨迹”，模型一次性生成了带渐变着色、土星环、月球绕转、且所有速度严格按真实公转周期比例缩放的动画SVG，浏览器打开即可流畅运行。
▲OpenCode中配置Lemonade本地API为模型提供方
▲Qwen3.6-27B一次性生成的太阳系轨道动画SVG
从基准测试到真实智能体工作流，AI HydroNous R1交出的答卷非常惊艳：它能以40+ token/s的速度7×24小时驱动多智能体系统，能联网做研究、能写代码，而这一切都发生在本地。对于既注重数据隐私、又想深度使用AI智能体的用户来说，这正是128GB统一内存+液冷持续释放这套组合的核心价值。
10GbE网络性能
AI HydroNous R1配备了1个10GbE网口和1个2.5GbE网口的双网口设计。当前大多数迷你主机仅提供2.5GbE甚至1GbE网口，利民直接配备10GbE的做法非常有远见。
对于AI开发者而言，10GbE意味着可以以更快的速度从NAS或服务器拉取大型模型文件和数据集；对于内容创作者而言，意味着可以快速传输大型视频素材；对于家庭用户而言，配合万兆NAS可以实现极速的本地媒体流传输。
▲通过R1的10G LAN口，向NAS 群晖DS1821+中上传文档，此时写入速度为1.11GB/s。
▲通过R1的10G LAN口，从NAS 群晖DS1821+中取回文档，此时读取速度为1.11GB/s。
实测通过10GbE连接群晖NAS 1821+进行大文件传输，上传和下载速度均跑满10G。这对于AI模型权重文件动辄数十GB的场景来说意义重大——拉取一个70B模型的GGUF文件（约40GB）只需36秒，而在传统的2.5GbE连接下则需要两分多钟。配合3个M.2插槽的本地存储扩展能力，AI HydroNous R1在数据吞吐上不留瓶颈。
竞品对比
目前市面上搭载Ryzen AI Max+ 395的迷你主机已有多款，我们选取了两款具有代表性的竞品进行横向对比：
从对比中可以看出，AI HydroNous R1的核心优势在于：一是液冷系统带来的176W峰值功耗释放，明显高于风冷竞品的120～140W；二是10GbE + 2.5GbE双网口配置，而大多数竞品仅提供双2.5GbE；三是3个M.2插槽的存储扩展能力。作为专业散热器厂商的首款产品，利民在散热方面的技术深度确实让其产品在核心痛点上拉开了差距。
评测总结
利民AI HydroNous R1是一款定位清晰、执行到位的产品。它并没有试图成为一台“什么都能做”的万金油，而是紧紧围绕“AI工作站”的定位，在散热、网络和扩展性等关键环节上做到了极致。
优势
专利液冷系统实现176W峰值/153W持续功耗释放，同平台最强
128GB统一内存 + 96GB可分配显存，本地AI大模型部署的理想平台
10GbE + 2.5GbE双网口，高速数据传输无瓶颈
CNC全铝合金机身 + 4.6英寸智慧屏，做工和设计感出色
3个M.2插槽 + 双 USB4 + SD 4.0，扩展性丰富
竖放/横放双模式支持，布局灵活
不足
23,990元的售价门槛较高，需要明确的使用场景才能体现其价值
液冷系统无法自行维护/更换
适合人群
利民AI HydroNous R1最适合以下几类用户：AI开发者和研究人员，需要本地部署大语言模型；内容创作者，需要强大的CPU和GPU性能进行视频剪辑等D渲染；数据工程师，需要处理大规模数据集并且重视网络传输性能；以及追求极致性能的硬件爱好者，希望在最小的体积内获得最强的计算能力。
总的来说，利民作为散热领域的专业厂商，首次跨界做迷你主机就拿出了一款非常有说服力的产品。AI HydroNous R1用实力证明，当一家散热厂商来做迷你主机时，散热和性能释放可以成为最大的亮点。如果你正在寻找一台能够本地运行大模型的紧凑型工作站，并且对散热和性能有较高要求，利民AI HydroNous R1值得认真考虑。