解决方案
从你的目标出发，找到合适的算力。
围绕本地 AI、科学计算、工程仿真与内容创作，先明确目标，再选择机型与配置。
AI 与本地模型
从本地模型使用与应用开发，到团队推理服务和模型微调，按实际目标比较容量、软件生态与扩展方式。
方案重点个人助手、知识库与应用原型
本地模型使用与应用开发
把模型用于个人助手、知识检索或应用开发，围绕目标模型、上下文与软件生态比较统一内存和单卡配置，再验证实际交互体验。
- 模型与上下文
- 运行框架
- 交互响应
选型前，先明确
按模型与精度、上下文长度和本地交互响应目标评估。
适合这项任务的机型
选择机型，查看配置与适用条件曜 Nano
RD-111M重视模型容量与紧凑本地部署
以大容量统一内存承载本地量化模型，适合个人交互与应用原型；实际可用容量需为系统和运行缓存留余量。
核心硬件与扩展
- CPU
- Ryzen AI Max+ 39516 核 / 32 线程
- GPU
- Radeon 8060S集成 GPU · 40 个计算单元
- 内存
- 最高 128GB板载 LPDDR5x · 统一内存
硬盘位
- M.2 NVMe
- 1个
- 2.5 寸 SSD
- 0个
- 3.5 寸机械
- 0个
统一内存与系统共享，128GB 不等于独立显存容量。
统一内存需与系统共享；多卡显存不会自动合并。按同一模型与任务比较可用容量、响应表现和整机预算。
选型时，重点验证什么？
- 核对模型与框架支持
- 测量完整运行占用
- 验证回答与工具调用
以上为选配方向，结合实际任务、整机预算与具体部件确认方案。
从你的下一个目标，
开始讨论。
本地模型使用与应用开发 · 曜 Nano
带上常用软件、代表任务与预算，一起确认配置和验证方式。