--- title: 零刻SER9 Pro（HX370）三个月使用体验：游戏与本地AI实测 description: 基于零刻 SER9 Pro（HX370 / 32G 内存 / 1TB 固态）三个月的真实使用，分享 4K 游戏帧率与 LM Studio 本地大模型选型经验。 outline: deep category: 教程 date: 2026-09-17 tags: - 零刻SER9Pro - HX370 - 本地大模型 - LM Studio - AI小主机 readingTime: 8 分钟 --- # 零刻SER9 Pro（HX370）三个月使用体验：游戏与本地AI实测 > 📺 本图文教程由视频整理而成，对应的参考视频：[零刻HX370小主机游戏和AI表现～3个月后的真实使用分享～](https://www.bilibili.com/video/BV1nse36sEXn)。如需查看更详细、更具体的操作演示，可观看原视频。 > 场景：本文适合正在考虑购买 AMD HX370 平台迷你主机，或已经入手并想知道「这台小主机能玩什么游戏、能跑哪些本地大模型」的用户。本文不涉及具体安装步骤，重点是一份三个月后的真实使用结论与选型参考。 > 提示：更多软硬件教程与工具，可访问[好用斋官网](https://haoyongzhai.com)，配套资料可在[网盘分享](https://haoyongzhai.com/netdisk)中下载。 ## 设备概况 本文测试的机器为零刻 SER9 Pro，核心配置如下： | 项目 | 配置 | | ------ | ---------------------- | | 处理器 | AMD Ryzen AI 9 HX 370 | | 内存 | 32GB（内存与显存共用） | | 存储 | 1TB 固态硬盘 | | 显示器 | 32 寸 4K 60Hz | 总体结论：这台设备完全符合预期，使用体验非常满意。唯一的短板是**内存偏小**——尤其是涉及 AI 场景时，32GB 会明显吃紧。如果对 AI 有需求，建议**64GB 起步**。 ## 第一部分：游戏表现 测试方式统一为：在 Steam 中直接以 **4K 分辨率 + 默认设置**启动游戏，不做任何画面参数调节。 | 游戏 | 分辨率 / 设置 | 实测帧率 | 体验评价 | | ------------ | ------------- | ----------- | ------------------------------------- | | 丝之歌 | 4K 默认 | 约 60 帧 | 基本稳定在 60 帧，偶尔可显示到 70+ 帧 | | 神秘海域 4 | 4K 默认 | 约 47~48 帧 | 已完整通关，全程无问题 | | 荒野大镖客 2 | 4K 默认 | 约 25 帧 | 帧率偏低；改用 2K 分辨率可顺利游玩 | 几点说明： 1. 丝之歌的帧率上限可能受显示器 60Hz 限制，不代表机器性能上限。 2. 神秘海域 4 属于老游戏，但 4K 默认设置下依然能跑到 47~48 帧，可流畅通关。 3. 荒野大镖客 2 在 4K 下仅约 25 帧，**降到 2K 后表现会好很多**，此前实测可正常游玩。 > 结论：对于游戏要求不高的用户，这台小主机的性能已经足够。 ## 第二部分：本地 AI 表现 AI 部分主要通过 **LM Studio** 运行本地模型，按使用场景可分为两类，二者的内存压力差别很大。 LM Studio 中加载模型并设置上下文长度 ### 场景一：纯聊天（LM Studio 直接对话 / Cherry Studio） 这类场景的上下文注入量非常小，对上下文长度要求不严格。 1. 列表中几乎所有模型都可以胜任，多轮对话也没有问题。 2. 如果要做**基础编程**，建议选择 **9B 以上**的模型。 3. 9B 以下的模型不要考虑——让它写个贪吃蛇都很难一次写对。 推荐的聊天模型： | 模型 | 类型 | 特点 | | ---------------- | ---- | --------------------------- | | Ornith 1.5 9B | 稠密 | 9B 档位首选，指令遵循程度好 | | GPT OSS 20B | MoE | 均衡，接入智能体也适用 | | QWEN 3.6 35B A3B | MoE | 智商高、速度快 | | GLM 4.7 Flash | MoE | 智商高、速度快 | 后两个模型速度与智商表现都不错，作为聊天模型相当合适。 ### 场景二：接入 OpenClaw / Hermes 等智能体 这是与「纯聊天」差别最大的一类场景。智能体启动时就会注入**大量上下文提示词**，因此对内存的要求非常严格。HX370 小主机内存与显存共用，要开大上下文时，32GB 明显不足。 以 **QWEN 3.6 35B A3B** 为例： 1. 模型本身体积就有 **22GB**。 2. 加载后若给16K 上下文，内存占用约到 **27~28GB**。 3. 再叠加 Windows 自身占用，很容易**爆内存**。 实际采用的应对办法是给到 **64K 上下文**，并将 **KV 缓存量化到原来的 1/4（Q4）**，这样才能保证不爆内存，代价就是大模型智商会降低一些。以这种方式接入 Hermes 并完成多轮调用，目前运行正常——这基本已经是这台机器的**极限用法**。 关于 QWEN 3.8 27B（稠密模型）： 1. 在这台设备上已经非常吃力，基础对话也只有约 **8~10 Tokens/s**。 2. 接入 Hermes 后 KV 缓存成倍增长，极易爆内存。 3. 尝试过 Q2 版本：体积从 Q4 的约 17GB 降到约 11GB，但速度几乎没有提升（仅增加约 1~2 Tokens），整体依然很慢。 4. 结论：该体积的模型在 HX370 上几乎处于**不可用状态**，想跑这类模型需要上 395 级别、内存更大的机型。 > warning 注意 > 若必须接入 Hermes 等智能体，**GPT OSS 20B** 是相对均衡的选择：体积相对小、接入速度快、指令遵循能力强，整体要求宽松，效果也可接受，值得一试。 ### 小模型：LFM 2.5 2.6B（Q5） 1. 采用 Q5 量化，智商损失比 Q4 更少；追求速度可用 Q4。 2. 速度约 **35~40 Tokens/s**，非常快。 3. 指令遵循效果不错，在 Hermes 中调用简单 Skills 或执行命令效果可以。 4. 但毕竟只有 2.6B，智商不要期待更多。 ## 各模型速度参考 | 模型 | 类型 | 速度 | | ------------------ | ---- | ----------------- | | QWEN 3.6 35B A3B | MoE | 约 27 Tokens/s | | GLM 4.7 Flash | MoE | 约 27 Tokens/s | | GPT OSS 20B | MoE | 约 27 Tokens/s | | Ornith 1.5 9B | 稠密 | 约 15~17 Tokens/s | | LFM 2.5 2.6B（Q5） | 稠密 | 约 35~40 Tokens/s | MoE 模型速度更快；Ornith 1.5 9B 虽体积不大，但属于稠密模型，速度明显更低。 ## 后续待测试 1. AMD **Lemonade**：可同时调用 GPU 与 NPU，尚未测试。 2. AMD 专用 NPU 调用工具**FastFlowLM**：尚未测试。 3. Ling 3.0 Tiny 小模型：本机可跑到 70+ Tokens/s，但尚未在 Hermes 中验证效果，暂不推荐。 小模型测试完成后，会再推荐几款适合配置更低用户的模型。 ## 总结 1. 零刻 SER9 Pro（HX370 / 32G / 1TB）整体表现符合预期，使用体验满意。 2. 游戏方面：4K 默认设置下可玩丝之歌（约 60 帧）、神秘海域 4（约 47~48 帧）；荒野大镖客 2 建议降到 2K。 3. AI 方面：纯聊天与 Cherry Studio 场景几乎全部模型可用，基础编程需 9B 以上。 4. 接入 OpenClaw / Hermes 等智能体时内存压力剧增，32GB 需将 KV 缓存量化到 Q4 才能稳住。 5. **内存是唯一短板**，有 AI 需求建议 64GB 起步，或考虑更高阶的 395 平台。 ## 参考视频 [零刻HX370小主机游戏和AI表现～3个月后的真实使用分享～](https://www.bilibili.com/video/BV1nse36sEXn) ## 好用斋官网 [好用斋官网](https://haoyongzhai.com)｜[网盘分享](https://haoyongzhai.com/netdisk)