На выставке CES 2026 в Лас-Вегасе мини-ПК GMKtec EVO-X2 занял почетное место на стенде AMD, став наглядным воплощением концепции локального ИИ от Лизы Су. Позднее, в мае, во время AMD AI Developer Day в Шанхае, генеральный директор компании лично оставила автограф на корпусе устройства. Столь явная демонстрация поддержки со стороны главы крупнейшего чипмейкера — явление крайне редкое для небольшого китайского бренда.
Изучив независимые тесты, бенчмарки энтузиастов и официальные спецификации, я пришел к выводу, что устройство действительно примечательно. Однако вокруг девайса успело сформироваться немало мифов, которые стоит развеять.
Архитектурные особенности
Сердцем системы выступает процессор AMD Ryzen AI Max+ 395 (известный под кодовым названием Strix Halo). Это дебютный x86-чип с архитектурой унифицированной памяти объемом до 128 ГБ, доступной как для CPU, так и для GPU — подход, роднящий его с решениями Apple Silicon, но работающий под управлением Windows и Linux.
В EVO-X2 установлено 128 ГБ оперативной памяти LPDDR5X-8000. При работе в Linux, благодаря настройке GTT-пула, видеоядру доступно до 110 ГБ, тогда как в среде Windows этот показатель ограничен примерно 96 ГБ. Разница становится критичной при запуске «тяжелых» нейросетей.
Спецификации впечатляют: 16 ядер Zen 5 (32 потока) с частотой до 5,1 ГГц, графический адаптер Radeon 8060S на базе 40 вычислительных блоков RDNA 3.5 и отдельный NPU с производительностью 50 TOPS. Система оснащена двумя слотами M.2 2280 PCIe 4.0 с возможностью расширения до 16 ТБ. Питается устройство от БП мощностью 240 Вт, потребляя под нагрузкой около 140 Вт.
Важный нюанс касательно NPU: заявленные 50 TOPS актуальны для задач ИИ-ускорения в Windows, видеоапскейлинга или классификации данных. Однако на середину 2026 года популярные фреймворки (Ollama, llama.cpp, LM Studio) не используют NPU для инференса LLM, делегируя все вычисления на графическое ядро. Поэтому гнаться за цифрами TOPS в контексте языковых моделей пока бессмысленно.
Реальная производительность нейросетей
Заявленная скорость генерации 11 токенов/с для модели Qwen3-235B подтверждается независимыми тестами в Ubuntu 24.04, однако важно понимать нюансы. Qwen3-235B-A22B — это модель с архитектурой Mixture-of-Experts: при каждом проходе активируются лишь около 22 млрд параметров. Соответственно, скорость 11 т/с относится к работе с активным пулом весов, а не с полным объемом модели.
Другие показатели (Ollama, Ubuntu, данные сообщества):
-
gpt-oss-20B — ~24 токена/с
-
gpt-oss-120B — ~15 токенов/с
-
Qwen3-32B — ~9-10 токенов/с
-
Gemma3-1B — ~158 токенов/с
В режиме диалога 11–15 токенов/с обеспечивают комфортное чтение «на лету», но для автоматизированного программирования на больших кодовых базах это значительно медленнее топовых облачных сервисов.
Температурный режим и шум
Устройство предлагает три профиля работы. В режиме «Quiet» нагрев варьируется от 75 до 81°C при шуме 35 дБ. «Balanced» разогревает систему до 94–98°C, а в режиме «Performance» возможен троттлинг и нестабильность под максимальной нагрузкой. При интенсивных вычислениях шум достигает 46 дБ, что ощутимо в тихом помещении. Стоит отметить, что GMKtec активно выпускает обновления BIOS, устраняющие ранние программные балоги.
Доступность и выводы
На российском рынке GMKtec EVO-X2 доступен преимущественно под заказ или через небольшие партии: цены стартуют от 180 000 рублей за версию 64 ГБ / 1 ТБ и от 290 000 рублей за топовую комплектацию 128 ГБ / 2 ТБ.
Для сравнения: референсные платформы AMD на чипе Halo на старте оценивались в $3999 (от 320 000 рублей без учета логистики и таможенных сборов).
На этом фоне EVO-X2 выглядит крайне привлекательно, предлагая мощь рабочей станции в форм-факторе компактного ПК. Это оптимальный выбор для локального запуска моделей класса 35B-70B под Linux, если вы не готовы переплачивать за Mac Studio с чипом M4 Ultra или заниматься сборкой массивных систем с несколькими дискретными GPU.
_large.jpg "Samsung анонсировала Galaxy M47: громкое название, не соответствующее начинке")
