PS5 唔止用嚟打機　有開發者成功改裝成可以運行 Qwen3.8-27B

PS5 變身 AI 伺服器：唔止係遊戲機

平時我哋用 PlayStation 5（PS5）主要係用嚟打唔同類型嘅遊戲。但近年喺人工智能（AI）嘅輔助下，部分玩家同開發者開始研究 PS5 除咗行海量兼容遊戲之外，仲可以做啲咩。早前已經有人成功為 PS5 開發出專用模擬器，可以用嚟行好多舊遊戲，而最近更加有人利用 PS5 本身嘅效能，嘗試運行 AI 大模型。

硬件規格分析：量化處理係關鍵

PS5 本身配備 16GB GDDR6 記憶體，頻寬係 448GB/s。如果呢個規格擺喺電腦上面，其實都唔算太差，理論上可以嘗試運行一啲經過「量化處理」嘅 AI 模型。早前有 Reddit 用家嘗試將 PS5 改裝成本機 AI 伺服器，並成功執行咗一個擁有 270 億參數嘅 Qwen3.8-27B 模型。

從 CPU 轉向 GPU 運算

喺開發過程入面，最初由一位網名為 u/metover 嘅開發者推出咗非官方嘅 llama.cpp 移植版 PS5LM。不過呢個版本係以 CPU 作為 payload 運行模型，可用記憶體只有 6GB，對於運行較大嘅模型嚟講非常吃力。

之後，另一位開發者 u/AdIllustrious7246 喺測試之後發現咗呢個限制，於是決定改用 RADV 以 Vulkan 將 llama.cpp 變成 PS5 上面嘅原生應用程式。呢個做法將 AI 運算由 CPU 轉到 GPU 上面進行，令到可用記憶體由 6GB 大增至 11.4 GB。

運行 Qwen3.8-27B 嘅實測表現

理論上，Qwen3.8-27B 如果以 16-bit 精度運行，需要多達 54GB RAM，所以通常需要多個 GPU 系統，或者單一 GPU 搭配大量 RAM 先應付到。PS5 只有 16GB RAM，遠遠唔夠用。因此，開發者喺測試時改用 Qwen3.8-27B-UD-IQ2_XXS 版本，將每個權重縮減到約 2 位元，令成個模型體積縮至 6.8GB。

以下係相關運行數據整理：

性能取捨與其他模型對比

雖然成功運行，但呢種經過重度量化嘅模型代價好大，最明顯係輸出答案嘅質素唔穩定，出錯機會較高，推理能力亦都比原版弱，實際表現未必達到日常使用嘅要求。不過，如果改為運行較小型嘅模型，速度會明顯提升：

• Gemma 4 E4B：生成速度可達 61 tok/s
• Llama 3.2 3B：生成速度可達 124 tok/s

潛在風險與總結

雖然 PS5 證明咗可以運行大模型，但因為 RAM 只有 16GB，始終有好大限制。最重要係，要實現呢啲功能，PS5 必須事先進行「越獄」處理。呢個行為唔單止違反原廠保養，更加有可能導致 PSN 帳戶被封禁。

此外，越獄功能只可以用喺指定嘅舊版本韌體，只要 PS5 更新到最新韌體就做唔到。因此，今次測試主要係反映 PS5 本身嘅效能具有唔同嘅發展潛力，但讀者唔應該期望佢可以喺打機以外，提供太多實用功能。