联想ThinkStation PGX AI工作站评测：1升体积如何驾驭Ollama与ComfyUI大模型推理

无论是2026年伊始的AI应用入口争夺战，还是近期业内爆火的OpenClaw等项目，都清晰地预示着AI技术正加速进入广泛的生产落地阶段。行业的侧重点，正从过往的模型训练转向“训推并重与应用爆发”。如何利用现有技术成果实现快速开发和迭代，成为了新的关键。在这一背景下，开发者对高效、易用的AI开发设备的需求愈发迫切。

那么，AI时代的开发者究竟需要怎样的设备来提质增效？传统的PC在算力与显存上捉襟见肘，而庞大的服务器集群又过于昂贵和复杂。联想推出的ThinkStation PGX AI工作站（以下简称联想PGX工作站），正是瞄准了这一痛点，将强大的算力浓缩进仅1升的机箱，旨在成为开发者桌面上的“微型AI超算”。

这款工作站的核心，是一颗NVIDIA GB10 Grace Blackwell超级芯片，集成了20核ARM处理器与一个拥有6144个CUDA核心的Blackwell架构GPU。其在FP4精度下的峰值算力可达1 PFlops，而功耗不足240瓦。更关键的是，它集成了高达128GB的LPDDR5x统一内存，这极大地缓解了AI应用，尤其是大模型推理中常见的“显存焦虑”。

其小巧的体积（约15155.05厘米）使其能轻松融入办公室桌面、实验室工位乃至生产车间。无论是作为开发调试终端，还是部署在产线上执行视觉检测任务，联想PGX工作站都能凭借其稳定性和低噪音特性胜任。

原汁原味的软硬件生态

联想PGX工作站的外观设计简洁干练，正面为蜂窝格栅，背面接口齐全，包括两个200G QSFP网络接口、一个10GbE RJ-45网口、一个HDMI 2.1a接口以及四个USB-C 20G接口。

硬件配置对性能至关重要：

软件层面是其“开箱即用”体验的保障。它预装了基于Ubuntu 24.04 LTS的NVIDIA DGX OS系统及完整的CUDA工具生态，大幅降低了环境配置的复杂度。

实战性能测试：从语言模型到视频生成

我们将通过Ollama、ComfyUI等工具，测试联想PGX工作站在不同AI任务下的表现。

1. 大语言模型推理 (Ollama)

我们使用Ollama部署不同规模的模型，以“200字简述企业为什么需要AI”为提示词进行测试。

• Qwen3:4b
  性能：67.59 token/s，首token延迟：27.3ms。
  统一内存占用：10.42GB（显存约3.2GB）。
  

• Qwen3:14b
  性能：20.58 token/s，首token延迟：245.5ms。
  统一内存占用：17GB（显存约9.4GB）。
  

• DeepSeek-r1:32B
  性能：9.55 token/s，首token延迟：156.7ms。
  统一内存占用：26.79GB（显存约20GB）。
  

• DeepSeek-r1:70B
  性能：4.08 token/s，首token延迟：882.9ms。
  统一内存占用：48.91GB（显存约41.7GB）。
  

• Qwen3:30b-A3B (MoE模型)
  性能：74.08 token/s，首token延迟：136.07ms。
  统一内存占用：24.67GB（显存约18.2GB）。
  

小结：得益于128GB统一内存，从4B到70B的模型均未出现“爆显存”现象。预装的CUDA环境使得通过Ollama部署模型异常顺畅，系统监控显示GPU利用率可轻松维持在95%左右。

2. 文生图与文生视频 (ComfyUI)

• Stable Diffusion 3.5 文生图
  使用FP8量化的SD3.5_large模型（约8B参数）。
  正向prompt：a bottle with a pink and red galaxy inside it on top of a wooden table...
  生成4张512x512图片总耗时：30.58秒。
  统一内存占用：24.15GB（显存约14.55GB）。
  

• Wan 2.2 文生视频
  使用Wan2.2 14B FP8模型，生成5秒640x480分辨率视频。
  生成总耗时：3分49秒。
  统一内存占用：72.64GB（显存约53.8GB）。
  

小结：文生图任务对PGX工作站游刃有余。即使是显存需求较高的14B文生视频模型，其内存占用也未超过总容量的60%，这在以往需要大型工作站才能实现。

3. 图像识别 (ResNet50)

使用标准ResNet50模型进行图像识别，成功识别出车辆为福特T型，耗时仅455ms。此时统一内存占用约7.5GB，显存占用仅400MB左右。

4. 功耗、温度与噪音

在22℃、30分贝底噪的室内环境测试：

• 待机状态：整机功耗约40W，顶部温度26.4℃，人耳位噪音与环境底噪无异。
• 满载状态：整机功耗约190W，顶部温度29.1℃，人耳位噪音仅36.5分贝。

总结：桌面上的AI开发利器

经过多维度测试，联想ThinkStation PGX工作站展现了其作为“桌面微型AI超算”的强悍实力。20核Grace处理器与Blackwell GPU的组合性能出色，128GB统一内存让开发者可以更自由地选择模型，而无需频繁进行显存换算与模型切换。

其近乎无声的运行表现（满载仅36.5分贝）尤其令人印象深刻，非常适合需要安静环境的办公室与实验室。预装的全套CUDA生态则实现了真正的开箱即用，省去了大量环境配置与调试时间，这对于追求效率的开发者而言价值巨大。

综合来看，联想PGX工作站凭借其小巧的体积、强悍的算力、充足的内存、极致的静音和开箱即用的体验，为AI开发者、科研人员及教育用户提供了一个高效、可靠且易于部署的本地算力解决方案。对于希望快速拥抱AI时代，为团队配备敏捷开发工具的组织而言，它是一个值得认真考虑的选择。想要了解更多关于AI硬件、开发技巧与行业动态，欢迎访问云栈社区与大家交流讨论。