Framework Ryzen AI Max+ PRO 495桌面主机首批迅速售罄 192GB内存版起售价高达6799美元

2026年10月01日 14:12 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

Framework于9月30日正式开启搭载AMD Ryzen AI Max+ PRO 495处理器的新款Framework Desktop预订。这款面向本地AI计算的迷你桌面电脑虽然售价极高,DIY版本起售价达到6799美元,但首批产品上线后仍在数小时内迅速售罄,显示出大容量统一内存本地运行大型AI模型的需求相当旺盛。

Framework此次推出的旗舰配置采用AMD Ryzen AI Max+ PRO 495,也就是代号“Gorgon Halo”的新一代处理器,并配备192GB LPDDR5X-8533统一内存。相比此前Framework Desktop最高128GB的配置,新版本一次增加64GB内存,使其能够在单台机器上直接加载更大规模的本地AI模型,而不需要将部分模型权重频繁放到SSD中,也不必通过多台电脑组成集群。

Ryzen AI Max+ PRO 495采用16核心Zen 5 CPU,最高加速频率达到5.2GHz,配备64MB三级缓存,默认TDP为55W,可配置最高120W的cTDP,同时集成Radeon 8065S GPU。CPU和GPU共享统一内存,这也是这款产品特别适合本地AI推理的重要原因之一。Framework表示,192GB内存可以让用户运行此前在普通消费级PC上难以完整装入内存的大型模型。

与此前的Ryzen AI Max+ 395相比,PRO 495不仅增加了内存容量,同时还拥有更高的CPU和GPU时钟频率,并将统一内存速率提升至8533 MT/s。Framework表示,这些变化能够进一步提高AI推理速度。

Framework此次提供的192GB版本包括DIY Edition和预装系统的完整主机版本。DIY Edition起售价为6799美元,其中包含192GB统一内存,但不包含预装存储设备。对于已经拥有SSD或者希望自行选择存储方案的用户,这种配置可以降低部分成本。

如果选择完整的预装版本,则价格达到7449美元。该版本增加了一块2TB NVMe PCIe 4.0 SSD,并预装Fedora 44 KDE Plasma Edition操作系统。也就是说,仅仅增加2TB SSD和预装系统,整机价格就比DIY版本高出650美元。

作为对比,目前采用Ryzen AI Max+ 395和128GB内存的Framework Desktop售价约为3449美元。新款192GB版本的内存容量增加了50%,处理器也有所升级,但DIY版本的价格却几乎达到原来128GB版本的两倍。

如此高昂的价格与近期内存市场持续紧张有直接关系。Framework此前已经多次表示,高容量LPDDR5X内存成本正在明显上涨,尤其是128Gbit高密度内存颗粒供应紧张,对大容量统一内存设备的成本影响非常明显。此次192GB版本的价格也因此远高于此前Framework Desktop的常规配置。

事实上,Framework在产品正式开放预订之前就已经表示,由于内存库存有限,最初只能提供一批192GB Gorgon Halo系统。9月30日开始预订后,第一批产品很快售罄。Framework随后表示,公司已经设法获得了额外的一批内存,因此又开放了第二批限量预订。

第二批产品预计从11月开始出货。不过,Framework同时提醒消费者,未来几批产品的价格和上市时间将取决于内存供应商的成本以及供应情况,公司甚至明确表示,Framework Desktop未来几个月的价格可能继续上涨。

对于本地AI用户而言,192GB统一内存是这款机器最大的吸引力。传统PC通常需要依赖独立显卡显存运行大型AI模型,而高端GPU的显存容量通常受到单卡限制。如果模型无法完全放入显存,就必须利用系统内存甚至SSD进行数据交换,性能可能受到明显影响。

Framework Desktop采用CPU、GPU和AI计算共享统一内存的架构,可以将大量内存直接分配给GPU使用。192GB容量意味着用户可以在一台4.5升左右的小型电脑中运行规模非常大的本地模型。Framework表示,额外增加的64GB内存不仅可以装载更大的单个模型,还可以同时将两个规模较小的模型保存在内存中,让一个速度较快的模型负责主要交互,再让另一个能力更强但速度较慢的模型承担复杂问题。

Framework还特别强调,这种配置对于希望完全本地运行AI的用户具有吸引力。模型可以留在本地设备中,不需要将数据上传至云端,对于涉及隐私、源代码或者敏感业务数据的场景而言,本地运行能够减少对云端AI服务的依赖。

不过,192GB统一内存并不意味着所有3000亿参数级模型都能够以高速运行。模型规模、量化方式、上下文长度以及实际内存占用都会影响最终性能。大容量内存解决的是“能否装下模型”的问题,而模型推理速度还取决于GPU计算能力、内存带宽以及软件优化。

Framework Desktop的整体体积仅约4.5升,因此这款机器更接近一台体积非常小的本地AI工作站,而不是传统意义上的普通迷你PC。除了AI计算之外,它同样可以承担游戏、开发以及Linux桌面工作等任务,并且Framework继续强调其模块化设计理念。

目前Framework Desktop已经提供32GB、64GB和128GB等不同内存配置,而192GB版本则成为整个产品线面向本地AI用户的旗舰型号。随着AMD继续提高统一内存容量以及AI计算能力,这种“CPU+GPU+大容量共享内存”的架构也正在成为本地运行大型语言模型的一条重要路线。

此次首批192GB Framework Desktop在高达6799美元的起售价下仍然迅速售罄,说明部分AI开发者和本地模型爱好者对大容量统一内存设备的需求已经非常强烈。不过,首批产品数量本身受到内存供应限制,因此售罄并不能直接代表整个市场的普遍需求规模。真正决定这一产品能否进一步普及的关键,仍然是未来内存价格、供应量以及更大规模AI模型对本地硬件的需求。

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