“写笔记”支持四种格式——Word 文档、Excel 表格、Markdown、纯文本，起稿或二次编辑时都能随时切换，同一篇笔记想用哪种形态来记，都由你说了算。
md、txt、csv、json 这类纯文本则原样载入，不做多余加工。拿一张现成的表倒进来、改几笔、再导出去，等于白用一台免费的格式转换器。
要带走就在右上角点“下载”，可导出 PDF、Word、Markdown、Excel、TXT 等格式；列表卡片“⋯”菜单里，也有同样的下载入口。
在“工具”页点“＋ 上传工具”即可发布：填好名称与链接，再用 Markdown 把使用方法写清楚——能解决什么问题、怎么装、怎么用，比堆介绍实在。
要分发安装包就一并上传压缩包（ZIP、RAR、7Z、TAR.GZ，最大 35MB），别人在详情页一键下载；只放链接不带附件也可以。
工具按大家的收藏热度排序，好用的自然会被顶上来。发布后可在详情页或卡片菜单里编辑、下架。
写笔记时勾上“隐藏”，这篇就只存在于你自己的账号里：不进列表、不进搜索、不上首页精选，也不会出现在任何公开的页面，链接发给别人同样打不开。
适合放密码、草稿、日记这类只给自己看的内容；想公开，去“发布”打开它，把“隐藏”的勾去掉再保存，之后编辑会默认保持原状态，不会悄悄变回公开。
你的内容会同时保存在多个副本上，系统定期做备份与完整性校验，再配合异地容灾机制：就算某台机器出问题，数据也不会丢，可以长期放心存放；特别重要的资料，仍建议你另外再留一份备份。
全站跑在容器化、模块化的现代架构上，更新、部署、回滚都很快，扩展性和稳定性都按长期运营的标准来设计（Built for reliability, designed to scale）。
这个网站最早只是一个人的笔记仓库，后来慢慢长成现在的知识中枢。设计上很克制——没有广告、没有追踪、没有推荐算法，只是干干净净地存放一些东西；既然做好了，就公开出来，万一有人用得上呢。
不做大而全，不做平台梦，保持简单、保持克制、保持好奇。所有内容都由用户贡献、由用户维护：不会突然冒出付费墙，不会在角落塞广告位，也不会把你的数据卖给第三方。
产品会持续迭代，站内日志页记录着每一次改动，改了什么都有迹可循；想了解这个站是怎么一步步走到今天的，翻翻日志就能看到来龙去脉。
如果在这里看到涉嫌违规的内容，点对应卡片右侧的“举报”按钮就能提交，我们会尽快核实处理；也谢谢你花一点时间，一起把这里维护干净。
AMD Ryzen AI Halo 深度评测：一台为 AI 开发者打造的“电池全包”迷你 PC
AMD Ryzen AI Halo 是一款基于 Zen 5 处理器和 Radeon 8060S 集显的迷你 PC，旨在为 AI 开发者提供开箱即用的 ROCm 学习与开发平台。
概述
AMD Ryzen AI Halo 是一台真正意义上的迷你 PC，它搭载了 AMD Ryzen AI Max+ 395 处理器（16 核 32 线程，基于 Zen 5 架构）。这台设备的核心卖点在于：它简化了在 AMD 硬件上使用 ROCm 进行 AI 开发的学习曲线。Max+ 395 处理器集成了 AMD Radeon 8060S 显卡（负责大部分 AI 推理的重活），以及一颗 NPU（神经网络处理器），后者在历史上经常被闲置，但在这里终于被派上了用场。
硬件规格
Ryzen AI Halo 仅提供一种硬件配置：
- SSD：可拆卸的 2TB M.2 2280 固态硬盘（足够存储大量本地模型）
- 内存：128 GB 统一 LPDDR5x-8000 内存，带宽高达 256 GB/s（足够加载几个中等规模的模型，同时为系统运行保留空间）
与同类设备的规格对比
| 特性 | AMD Ryzen AI Halo | DGX Spark | Mac Studio | Framework Desktop |
|---|---|---|---|---|
| CPU | 16核Zen 5 Ryzen AI Max+ 395 | 20核Arm (10P+10E) GB10 | 最高32核 (24P+8E) M3 Ultra | 16核Zen 5 Ryzen AI Max+ 395 |
| GPU | 集成40 RDNA 3.5计算单元 Radeon 8060S | 6144 CUDA核心 GB20B | 最高80核M3 GPU | 集成40 RDNA 3.5计算单元 Radeon 8060S |
| NPU/张量核心 | AMD XDNA 2 NPU | 第5代张量核心 | 最高32核神经引擎 | AMD XDNA 2 NPU |
| 内存 | 128 GB LPDDR5x-8000 统一内存 | 128 GB LPDDR5x 统一内存 | 最高512 GB 统一内存 | 最高128 GB LPDDR5x-8000 统一内存 |
| 内存带宽 | 256 GB/s | 273 GB/s | 最高819 GB/s | 256 GB/s |
| 存储 | 2 TB | 4 TB | 最高16 TB | 最高16 TB |
软件与操作系统
Ryzen AI Halo 售价为 3,999.99 美元，仅提供一种硬件配置，预装 Windows 11 Pro 或 Linux。用户可以自行安装其他操作系统，但 AMD 似乎不会公开提供其“出厂”的 Windows 和 Linux 安装镜像（包括预装的驱动、程序和模型）。
LTT Labs 收到的是 Linux 版本，运行的是基于 Debian 13.4 的定制 AMD Linux 发行版（版本名：AMD Ryzen AI Developer Platform 1 (rex)，内核 6.18.35+rex+2-amd64）。
硬件设计细节
尽管营销图片将其渲染成数据中心级设备，但 Halo 实际上是一个极其小巧的盒子：
- 尺寸：仅 15 cm × 15 cm（6 英寸见方），高度不到 5 cm（2 英寸）
- 重量：1.2 kg（但若想放入背包，还需考虑 240W 的电源适配器）
- 散热：采用两个鼓风机风扇，从顶部和侧面吸入空气，穿过散热器后从背部排出。处理器 TDP 为 120W，日常运行安静，高负载时风扇会加速。
接口
所有接口位于机箱背面：
- 4 个 USB 3.2 Type-C 端口
- 1 个 HDMI 2.1 端口
- 1 个 10 GbE 以太网端口
- Wi-Fi 7 和蓝牙 5.4
- 靠近电源按钮的 Type-C 端口专用于 USB-C PD 电源输入
外观与可维护性
- 机箱底部有一圈白色灯带（睡眠时呈蓝色呼吸效果），光线柔和，可关闭。
- 底部四个磁吸脚垫下各有螺栓，卸下后可打开底盖，直接看到可拆卸的 M.2 2280 SSD。
- 进一步卸下顶部外壳可取出核心计算模块，但内部高度集成，用户能动手的地方不多（底部金属板下的导热膏不建议自行拆解）。
性能测试
AMD Ryzen AI Max+ 395（代号 Strix Halo）处理器自 2025 年春季就已上市，Halo 并未带来新的硬件性能提升。2TB SSD 和 128GB 内存在其他设备（如 Framework Desktop、Beelink GTR9 Pro、X+ Rival、ACEMAGIC M1A PRO）上已出现过。因此，这篇评测的重点并非跑分，而是其“电池全包”的软件生态。
测试方法
传统 AI 硬件测试使用 MLPerf 和 Procyon，但针对本地 LLM 和智能体工作流，LTT Labs 转向了 llama-bench（llama.cpp 自带的基准测试工具）。
什么是 llama.cpp？
llama.cpp 是一个开源的推理引擎，用于加载和运行 GGUF 格式的大语言模型。它因操作简单和硬件兼容性好而被广泛采用。llama-bench 是其中的命令行工具，主要进行两项测试：
- pp（prompt processing，提示处理）：模型“阅读”用户输入的过程（预填充阶段）
- tg（token generation，令牌生成）：模型开始输出回复的过程（解码阶段）
默认测试结果
默认配置为 pp512/tg128（用户提供 512 个令牌，模型生成 128 个令牌）。测试了三个近期热门的模型：
- Qwen 3.6 35B A3B (Q4_K_M) —— 约 17-32 GB
- Gemma 4 31B IT (IQ4_XS) —— 约 17-32 GB
- GLM 4.7 Flash (Q8_0) —— 约 17-32 GB
对比设备：
- AMD Halo（AI Max+ 395, 128 GB）
- Framework Desktop（AI Max+ 395, 128 GB）
- M2 Ultra Mac Studio（76核GPU, 128 GB 统一内存）
- M3 Ultra Mac Studio（80核GPU, 512 GB 统一内存）
注意：LLM 的 token 每秒性能对兼容性差异极其敏感且方差较大，以下结果仅供参考，建议结合多方数据判断。
（具体数值测试结果原文未完整给出，但强调了 Halo 在 256 GB/s 带宽下，对于 17-32 GB 模型的推理表现符合预期，与 Framework Desktop 基本一致，但相比 Mac Studio 的 819 GB/s 带宽有明显差距。）
总结与评价
AMD Ryzen AI Halo 的定位非常清晰：它不是给追求极致性能的发烧友准备的，而是为 AI 开发者 打造的一台“开箱即用”的本地开发机。它集成了 AMD 的 ROCm 软件栈，预装了 Linux/Windows 系统和必要的驱动、模型，省去了开发者自己配置环境的痛苦。
优点：
- 紧凑的机身，接口齐全（10GbE、HDMI 2.1、4×USB-C）
- 128 GB 统一内存 + 256 GB/s 带宽，足以运行主流本地 LLM
- 2TB SSD 存储空间充裕
- 软件生态“电池全包”，降低入门门槛
不足：
- 售价 4000 美元，对于个人开发者偏高
- 内存带宽相比 Mac Studio 差距明显（256 GB/s vs 819 GB/s）
- 出厂系统镜像不公开，用户重装系统后可能失去官方优化
- 散热在高负载下可能成为瓶颈（120W TDP）
适合人群：
- 希望学习 AMD ROCm 开发的 AI 学生/工程师
- 需要一台稳定、统一配置的本地 AI 开发测试机的小型团队
- 对 AMD 硬件生态有偏好的 LLM 研究者
原文链接：https://www.lttlabs.com/articles/2026/07/06/amd-ryzen-ai-halo