Viel Modellspeicher
CPU und Radeon 8060S greifen auf denselben schnellen Speicherpool zu. Das reduziert den Zwang zum langsamen Auslagern, wenn ein Modell nicht in den VRAM einer üblichen Consumer-GPU passt.
Kompakter 395-PC mit großem Speicherpool
GMKtec EVO-X2 für lokale LLMs
Der EVO-X2 kombiniert Ryzen AI Max+ 395, Radeon 8060S und fest verlöteten LPDDR5X-Speicher. Die 64-GB-Variante passt vor allem zu quantisierten 20B- bis 32B-Modellen; 128 GB schaffen den Spielraum, den viele 70B-Modelle benötigen.
Kurzfazit
Wofür eignet sich der EVO-X2?
Kompaktes Komplettsystem
Das 193 × 186 × 77 mm große Gehäuse enthält zwei M.2-Plätze, zwei USB4-Anschlüsse, 2,5GbE, Wi-Fi 7 und einen SD-Kartenleser. Das 230-W-Netzteil bleibt extern.
Kapazität statt Maximaltempo
Die Speicherbandbreite ist deutlich niedriger als bei einer High-End-Grafikkarte. Der EVO-X2 ist deshalb besonders interessant, wenn Modellgröße wichtiger ist als die höchstmögliche Tokenrate.
Unified Memory ist nicht vollständig als Modellspeicher verfügbar. Windows oder Linux, Runtime, Kontext-Cache und weitere Dienste benötigen ebenfalls Reserve.
Konkrete Speicherstufen
64 oder 128 GB?
Da der Arbeitsspeicher nicht aufrüstbar ist, sollte die Wahl vom größten regelmäßig genutzten Modell ausgehen – nicht nur vom heutigen Einstiegsmodell.
64 GB / 1 TB
Für 20B bis 32B
Eine passende Stufe für lokale Coding-Assistenten, RAG und längere Kontexte mit quantisierten 20B- bis 32B-Modellen. Für viele 70B-Varianten fehlt nach Betriebssystem- und Kontextreserve der Platz.
- 64 GB LPDDR5X-8000fest verlötet und gemeinsam genutzt
- 1 TB SSDzweiter M.2-Platz für die Modellbibliothek
- Radeon 8060S40 RDNA-3.5-Compute-Units
128 GB / 2 TB
Für große Modelle und 70B
Die sinnvollere Wahl, wenn quantisierte 70B-Modelle, mehrere lokale Dienste oder große Kontextfenster den Kauf begründen. 2 TB bieten zudem deutlich mehr Platz für mehrere Quantisierungen.
- 128 GB LPDDR5X-8000mehr Reserve für Modell und KV-Cache
- 2 TB SSDzweiter M.2-Platz bleibt verfügbar
- Bis zu 96 GB UMABIOS- und Runtime-Unterstützung vorab prüfen
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Entscheidungshilfe
Die Unterschiede im Alltag
| Frage | 64 GB | 128 GB |
|---|---|---|
| Typischer Modellbereich | 20B–32B quantisiert | 32B mit großer Reserve; viele 70B-Quantisierungen |
| Lange Kontexte | genau kalkulieren | mehr Spielraum, weiterhin modellabhängig |
| Mehrere KI-Dienste | begrenzte Parallelreserve | besser für LLM, Embeddings und RAG zusammen |
| SSD ab Werk | 1 TB | 2 TB |
| Spätere RAM-Aufrüstung | nicht möglich | nicht möglich |
Vor dem Kauf
Fünf Punkte prüfen
Exakte Variante
RAM und SSD im Angebot müssen ausdrücklich 64 GB / 1 TB beziehungsweise 128 GB / 2 TB nennen. Der verlötete Speicher lässt sich später nicht ersetzen.
UMA-Zuweisung
Prüfe BIOS-Version und maximale Speicherzuweisung. Für große Modelle ist die konfigurierbare UMA-Grenze wichtiger als die reine Gesamtspeicherangabe.
Runtime
Für Radeon-Beschleunigung kommen je nach Betriebssystem Vulkan oder HIP/ROCm infrage. Gleiche die konkrete Runtime-Version mit deinem Modellformat ab.
Dauerlast und Lautstärke
Der Leistungsschalter bietet unterschiedliche Profile. Für lange Inferenzläufe das Gehäuse frei belüften und das leiseste noch ausreichend schnelle Profil testen.
Modelllaufwerk
Große GGUF-Dateien, mehrere Quantisierungen und Embedding-Modelle füllen 1 TB schnell. Ein separates M.2-Laufwerk hält System und Modellbibliothek übersichtlich.
Alternativen vergleichen
Mehr Netzwerk, Business-Service oder CUDA?
Der Beelink GTR9 Pro setzt auf Dual-10GbE, die HP Z2 Mini G1a auf Workstation-Support und ein RTX-5090-Tower auf hohe Inferenzgeschwindigkeit bei kleineren Modellen.