6799美元的192GB迷你主机被实测泼冷水：大模型塞得进，用不动
作者：许棠
独立评测人转述 TechRadar 对 GMKtec EVO-X5 Pro 的实测：192GB 统一内存能加载 155.7GB 的大模型，但慢到不实用，换小模型才顺手；大内存是卖点也是钱包陷阱，掏钱前先想清跑什么、多快、值不值。
据独立评测人 David Hendrickson（X 账号 @TeksEdge）11 月 7 日转述，TechRadar 实测 GMKtec EVO-X5 Pro 的结论很直接：155.7GB 的 DeepSeek-V4-Flash-0731 确实能加载，但太慢，谈不上实用 。大模型“装得进”和“用得动”之间，差着一整套体验。
这台机器配 Ryzen AI Max+ PRO 495、Radeon 8065S、192GB 统一内存，带宽 273GB/s，最多可划 160GB 给核显 。评测者换成 17.2GB 的 Qwen3 30B-A3B 才跑出流畅感受；转述里提到的参考成绩还有 Qwen3-Coder-Next 约 45 tokens/s、SDXL-Turbo 512×512 出图约 2.5 秒 。得提醒一句：TechRadar 没公布那次 155.7GB 大模型测试的 token/s 和推理设置 ，这份“能跑”目前没法跟别的跑分横向比。
厂商的说法是另一面：GMKtec 称同一台机器改用 Halogen 推理软件后，Qwen3.8-Flash-Next 从约 23 tokens/s 升到约 75 tokens/s 。这是厂商数据，还没有第三方复测，但至少说明一件事——同一块硬件换个推理栈，速度能差 3 倍，看实测得连配置一起看。
给想下单的人算笔账：273GB/s 带宽就是硬上限，模型越大越慢，这 192GB 买的主要是“能装”，不是流畅。掏钱前想清楚三件事——你平时跑什么模型、能接受多少 tokens/s、多花的钱是买大内存还是买更快的响应。以上价格与数据均为社媒转述口径，TechRadar 原文和官方配置页本轮未能直接核对，下单前以原文为准。
转载说明
本文根据以下公开资料整理，原文及配图出处见下方。
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