GMKtec EVO-X5 Pro и Acemagic F9A: 192 ГБ памяти для локального ИИ в мини-ПК

Ключевая особенность новых мини-станций GMKtec EVO-X5 Pro и Acemagic F9A — не дискретная видеокарта, а единый массив быстрой памяти объёмом до 192 ГБ. Он общий для процессора и встроенной графики, поэтому такие компьютеры рассчитаны прежде всего на локальный запуск крупных квантованных языковых моделей: запросы и документы не обязательно отправлять в облачный сервис. 1843

Что представили на IFA 2026

Обе системы построены на AMD Ryzen AI Max+ PRO 495, ранее известном под кодовым именем Gorgon Halo. Чип объединяет 16 ядер Zen 5 и 32 потока с частотой Boost до 5,2 ГГц, встроенную графику Radeon 8065S с 40 вычислительными блоками и NPU для ИИ-задач. AMD указывает поддержку до 192 ГБ LPDDR5X-8533 по 256-битной шине; производительность NPU заявлена на уровне до 55 TOPS, а общая ИИ-производительность платформы — до 131 TOPS. 1343

Память здесь не разделена заранее на обычную оперативную память и видеопамять отдельной GPU. В поддерживаемых конфигурациях до 160 ГБ из 192 ГБ можно выделить интегрированной графике. Теоретическая пропускная способность LPDDR5X-8533 на 256-битном интерфейсе — около 273 ГБ/с. 33543

• GMKtec EVO-X5 Pro. Компания подтвердила мини-ПК с Ryzen AI Max+ PRO 495, памятью до 192 ГБ и возможностью выделить до 160 ГБ графике. Старт продаж заявлен на октябрь 2026 года. 8
• Acemagic F9A. Acemagic показала F9A PRO 495 на IFA: тот же класс процессора, до 192 ГБ унифицированной памяти и Radeon 8065S. По одному из сообщений, корпус объёмом примерно два литра имеет размеры 158,5 × 158,5 × 81,5 мм. 129

При этом подробные финальные данные о портах, охлаждении, лимитах энергопотребления и региональных конфигурациях двух моделей пока опубликованы неравномерно. А именно эти параметры определяют устойчивую скорость ИИ-задач в столь компактном корпусе.

Почему говорят о LLM на 300 млрд параметров

Число параметров само по себе не отвечает на вопрос, поместится ли модель в память. Всё зависит от формата квантования и накладных расходов среды выполнения. Только веса модели с 300 млрд параметров требуют примерно:

Формат весов	Примерный размер весов	Поместится в выделенные GPU 160 ГБ?
FP16	600 ГБ	Нет
INT8	300 ГБ	Нет
INT4	150 ГБ в десятичной системе	Потенциально, но почти без запаса

При четырёх битах на параметр 300 млрд весов занимают около 150 ГБ ещё до учёта метаданных квантования, рабочих буферов и KV-кеша для контекста. Поэтому заявления о моделях класса 300B возможны лишь при агрессивном квантовании и подходящей конфигурации задачи. AMD также оговаривает зависимость результата от архитектуры модели, квантования и характера нагрузки. 1531

Практический вывод: такие системы могут суметь загрузить и запустить некоторые модели класса примерно 300B в INT4 локально. Но это не означает работу 300B-модели в FP16 или INT8 и не гарантирует высокую скорость генерации токенов. После выделения 160 ГБ под графику остаётся немного пространства для ОС и процессорных задач.

Надёжных первичных подтверждений демонстрации либо модели под названием Qwen3.8-Flash-Next в опубликованных материалах нет. Поэтому считать её независимо подтверждённым бенчмарком или публичной демонстрацией пока нельзя.

Главный прирост — именно ёмкость памяти

Предыдущее поколение Ryzen AI Max 300 ограничивалось 128 ГБ унифицированной LPDDR5X-8000. В PRO 400 максимальный объём вырос до 192 ГБ, то есть на 50%. Максимум памяти, доступной встроенной графике, согласно сообщениям, увеличился с 96 до 160 ГБ. 11

Пропускная способность выросла заметно скромнее: конфигурация LPDDR5X-8000 с 256-битной шиной даёт около 256 ГБ/с, а LPDDR5X-8533 — примерно 273 ГБ/с, или на 6,6% больше. У флагмана по-прежнему 16 ядер Zen 5 и Radeon 8065S, так что это прежде всего обновление подсистемы памяти, а не радикально новая вычислительная архитектура. 93336

Для покупателя разница принципиальна: дополнительная память расширяет список моделей, которые можно держать локально в памяти, но не превращает встроенную графику в серверный ускоритель с HBM-памятью и существенно более высокой пропускной способностью.

Какие ещё устройства используют платформу Gorgon Halo с 192 ГБ

В линейку PRO 400 входят Ryzen AI Max PRO 485, 490 и Max+ PRO 495. Флагманский 495 получил 16 ядер и Radeon 8065S, тогда как младшие 485 и 490 используют Radeon 8050S. 1632

Среди других анонсированных систем на этой платформе:

• Minisforum MS-S1 MAX P495 — мини-станция с унифицированной LPDDR5X-памятью до 192 ГБ и возможностью выделить до 160 ГБ в качестве видеопамяти. 34
• Framework Desktop — компактный настольный ПК с PRO 495, 192 ГБ памяти, заявленной пропускной способностью 273 ГБ/с и доступными для iGPU 160 ГБ. 1433
• Lenovo ThinkCentre X Ultra — система, для которой сообщалось о версии с PRO 495, но с меньшим потолком в 128 ГБ памяти и до 96 ГБ графической памяти. Ожидались поставки в ноябре 2026 года, стартовая цена — от 3 669 долларов. 34

Кому подойдут такие мини-рабочие станции

Компактный ПК на Gorgon Halo с 192 ГБ памяти стоит рассматривать как инструмент для локального инференса и разработки, где важнее вместимость модели и приватность данных, чем предельная производительность. Он может заинтересовать разработчиков, экспериментирующих с квантованными LLM, командами с закрытыми документами и теми, кому нужен автономный ИИ без постоянной аренды облачного ускорителя.

Ограничения, однако, очевидны. Встроенная Radeon с общей памятью и пропускной способностью около 273 ГБ/с сильно отличается от топовых ускорителей с HBM. Показатель NPU в 55 TOPS также нельзя напрямую переносить на скорость генерации текста большой языковой моделью: итог зависит от программного стека, пути выполнения на GPU, формата модели, длины контекста и устойчивых лимитов питания. 135

Важен и ценовой вопрос. Для Acemagic F9A в версии с 192 ГБ памяти и SSD на 2 ТБ сообщалась плановая цена 8 000 € в собственном магазине производителя и на Amazon в сентябре 2026 года. Это именно заявленный план, а не подтверждённая цена фактических продаж. 6

EVO-X5 Pro и F9A показывают направление рынка: компактные рабочие станции получают достаточно общей памяти, чтобы держать на одном настольном компьютере гораздо более крупные квантованные модели. При выборе стоит спрашивать не просто о заявленной поддержке «300B», а о конкретной модели, её формате квантования, длине контекста и скорости работы в реальной задаче.