AMD的锐龙和镭龙，硬件上轻松驾驭OpenAI超大AI模型

OpenAI发布了GPT-OSS 200亿和1200亿参数的AI模型，这无疑给AI应用带来了新的活力。而AMD也迅速跟进，宣布其锐龙AI MAX和镭龙GPU将为这两个模型提供全面支持，并进一步增强了相关能力。

芯片亮点：锐龙AI MAX+ 395的卓越表现
在众多AMD产品中，锐龙AI MAX+ 395 APU格外引人注目，它是目前唯一能够原生运行OpenAI GPT-OSS 1200亿参数AI模型的芯片。这一成就得益于其高达128GB的内存池，如此强大的内存配置使其能够轻松应对大型AI模型对硬件资源的巨大需求。

与之配套的镭龙GPU也宣布了对这些模型的支持。回顾一下，OpenAI此次发布的GPT-OSS 200亿和1200亿参数模型，是2019年GPT-2的开源权重继承者。从发布首日起，AMD的锐龙AI CPU和镭龙GPU就为用户提供了试用这些模型的机会，用户只需通过LM Studio平台即可进行体验。

深入解析：GPT-OSS模型与硬件适配
那么，GPT-OSS模型究竟有何特别之处呢？这些开源权重模型专注于处理复杂的推理任务和具备智能体能力。在实际应用中，大多数AI PC和AI芯片能够处理200亿参数模型，但1200亿参数模型对硬件的要求要高得多。这就凸显了AMD Strix Halo或锐龙AI MAX芯片的优势，它们专为原生处理此类大型AI模型而设计。

在技术细节方面，GGML转换后的MXFP4权重大约需要61GB的显存，而AMD锐龙AI Max+ 395处理器配备了96GB的专用图形内存，能够轻松容纳这一需求。不过，要解锁这一功能，用户需要安装AMD软件：Adrenalin Edition 25.8.1 WHQL或更高版本的驱动程序。

性能体验：高速与高效并存
在性能表现上，AMD为用户带来了惊喜。凭借高达每秒30个令牌的速度，用户不仅可以访问数据中心级别的先进AI模型，而且由于锐龙AI Max+平台的高带宽以及OpenAI GPT-OSS 1200亿参数模型采用的混合专家架构，模型运行流畅，性能十分出色。

此外，由于锐龙AI Max+ 395拥有128GB的大内存，它还支持该模型的模型上下文协议（MCP）实现，为用户提供了更多的应用可能性。对于使用AMD锐龙AI 300系列处理器的用户来说，他们也可以充分利用OpenAI的200亿参数模型，满足不同场景下的需求。

在硬件搭配方面，对于追求OpenAI GPT-OSS 200亿参数模型超快性能的用户，在台式机系统中使用AMD镭龙9070 XT 16GB显卡是一个不错的选择。这种配置不仅在每秒令牌生成数量上表现出色，而且在首次令牌生成时间（TTFT）方面具有显著优势。在通常计算受限的情况下，使用这种配置进行MCP实现时，用户会感受到非常灵敏的TTFT性能，大大提升了使用体验。

操作指南：轻松上手体验
为了让用户能够顺利体验这些功能，以下是一份详细的操作指南。
首先，用户需要下载并安装AMD软件：Adrenalin Edition 25.8.1 WHQL或更高版本的驱动程序。需要注意的是，旧版驱动程序可能会出现性能下降或不支持相关功能的情况。

如果您使用的是AMD锐龙AI驱动的机器，需要进行一些额外的设置。右键单击桌面，选择AMD软件：Adrenalin Edition，然后依次进入性能选项卡、调优选项卡，找到可变图形内存设置，并根据以下规格表设置VGM。如果您使用的是AMD镭龙显卡，则可以跳过这一步骤。

接下来，下载并安装LM Studio软件，跳过入门向导。进入发现选项卡（放大镜图标），搜索“gpt-oss”，您会在左侧看到一个带有“LM Studio社区”前缀的选项。根据以下矩阵选择与您的产品对应的200亿或1200亿参数版本，然后点击下载。

下载完成后，转到聊天选项卡，点击顶部的下拉菜单，选择OpenAI模型，并确保点击“手动加载参数”。将“GPU卸载”滑块移至最大，并勾选记住设置，最后点击加载。如果您使用的是1200亿参数模型，加载过程可能需要一些时间，加载条可能会暂时看起来像是卡住了，这是因为大多数SSD在突发读取后速度会下降，而且这是一个要加载到内存的大型模型。

加载完成后，您就可以开始输入提示，体验OpenAI的GPT-OSS模型的强大功能了。

产品支持：清晰矩阵一目了然
AMD还为用户提供了详细的产品支持列表，明确了不同产品与OpenAI GPT-OSS模型的兼容性。其中，锐龙AI MAX+ 395是唯一能够处理1200亿参数模型的芯片，展现了其强大的性能优势。而其他产品，如至少拥有16GB内存的镭龙RX 9000、镭龙AI PRO R9000和镭龙RX 7000 GPU，都能够相对轻松地处理GPT-OSS 200亿参数模型，为用户提供了多样化的选择。