在2025年，AI大模型的飞速发展让算力焦虑成为开发者们的共同心声。面对动辄十几万元的专业工作站，个人开发者无不感到望而却步，而云端GPU的高昂成本与数据隐私问题更是让人难以抉择。就在此时，华硕推出了Ascent GX10，这款颇具野心的桌面级设备，声称支持200B模型推理与70B模型训练，究竟能否承担如此重任？

评测机构：至顶AI实验室 测评时间：2025年11月12日 评测产品：华硕Ascent GX10 主要参数：基于NVIDIA Blackwell GB10、统一内显存：128G、操作系统：DGXOS。

值得一提的是，Ascent GX10的桌面环境极为友好。系统预装了丰富的AI开发软件，从VSCode到Ollama、ComfyUI到LLaMAFactory，所有常用工具一应俱全。更贴心的是，每个软件都附带详细的部署流程与预估时间，让用户在进行语言模型推理、多模态处理或数据科学任务时，能找到相应的解决方案。

为了真实验证GX10的推理能力，我们从实验室搬来了一台搭载Nvidia RTX5000 Ada显卡（32GB显存）的专业工作站作为对照。尽管GX10在价格与体积上似乎处于劣势，但实际表现又会如何呢？

在第一轮的Qwen332B模型测试中，GX10在单并发场景下的输出速度为9tokens/秒，接近人类的阅读速度，而RTX5000 Ada则达到了22tokens/秒，速度是GX10的两倍多。在4并发压力下，GX10的平均输出速度为7.5tokens/秒，RTX5000 Ada为9.9tokens/秒，GX10遗憾落败。

然而，在第二轮的GPT-o-s120B模型测试中，GX10展现了惊人的实力。该模型需要约65GB显存，GX10在加载时仅耗时8秒，而RTX5000 Ada却因显存不足，加载时间长达9分钟。更让人惊讶的是，GX10的推理速度达到了35tokens/秒，RTX5000 Ada仅有13tokens/秒，GX10在这一轮中完胜。

我们还发现了一个有趣的现象：在GX10上，120B的GPT-o-s模型输出速度竟然比32B的Qwen3快了4倍。这可能与GPT-o-s的训练方式有关，该模型采用了MoE权重量化技术，GB10显卡对FP4格式具有原生硬件加速能力，这种架构优化让GX10的性能表现超出预期。

综上所述，华硕Ascent GX10不仅能够流畅运行100B以上的大模型，且在特定场景下的表现甚至超越了搭载高端专业显卡的工作站。对于个人开发者与小团队而言，GX10无疑是一个性价比极高的选择。AI硬件竞争才刚刚开始，Ascent GX10将专业级算力带入桌面级设备的尝试，或许正在重新定义个人AI开发的游戏规则。返回搜狐，查看更多