在游戏主机被改造为通用计算平台的尝试中，索尼PS5再次成为开发者实验的对象。据外媒Wccftech报道，开发者abhi245y以资深AI工程师Mert Cobanov的PS5LM项目为基础，推出了原生GPU应用PS5LM Plus，使破解后的PS5能够在本地运行Qwen3.8-27B等大型语言模型。

PS5LM的早期版本依赖CPU执行推理，性能瓶颈明显：运行27B参数模型时，平均每分钟仅能生成约1个token。为突破这一限制，abhi245y将Mesa开源项目中的AMD RADV驱动移植到PS5平台，并借助Vulkan计算接口，让llama.cpp以原生应用形式调用主机GPU。

这一改动带来的直接收益是可用内存从约6GB扩大到11.4GB，足以承载经过高度量化的Qwen3.8-27B模型。配合PS5 448GB/s的内存带宽，该模型的生成速度提升至每秒20.9个token。测试数据显示，推理期间GPU使用率达到100%，CPU使用率仅为2%，负载几乎完全由GPU承担。

对于参数规模更小的模型，PS5的表现更为可观：Gemma 4 E4B约为每秒61个token，Llama 3.2 3B则达到每秒124个token。除GPU加速推理外，PS5LM Plus还内置了网页功能，进一步扩展了这台主机作为本地AI服务器的可用性。