Ryzen AI Max+ 395 128GB 128GBクラスのモデルを搭載しながらも、本体価格を抑えた選択です。
大規模なユニファイドメモリを安価で確保でき、ランタイム設定を直接扱える際には魅力的です。
同じモデルで速度とメモリを確認
ハードウェア Kernel specifications
- 使用可能メモリー
- 96GB
- メモリ帯域
- 256GB/s
- LLM連続負荷の推定
- 約 125W
- 韓国の参考価格（ウォン）
- 538万ウォン〜562万ウォン
向いている人
- 大規模モデルのロード
- Windows・Linuxの選択
- 128GBクラスの高価格対応
この場合は見送りましょう
メモリが十分に確保されていても、ランタイムやGPUアクセラレーションによって実際の速度差が大きいため、モデルごとの互換性をまず確認すべきです。
デバイス別推奨フォーマット · 4K入力
このデバイスで体感できるモデル
K2 Horizon 0.9B
必要 1.03GB · 余裕
llama.cpp HIP · Q4_K_M
トークン生成
338.1 ~ 376.8 tok/s
最初のトークン
1.6 ~ 3.1秒
Qwen3.8-Flash-Next
おすすめ必要 57.8561152GB · 余裕
Strata 0.1.40 · IQ3_S · ROCm 7.14.1 · MTP-4
トークン生成
44.9 ~ 73.3 tok/s
最初のトークン
2.6 ~ 4.3 秒
実際の速度はランタイムのバージョン、冷却状態、コンテキスト長、量子化ファイルによって変わります。
購入判断
どのタスクに適するか
大規模LLM
適合112GBクラスの可用メモリで、大きなQ4モデルを検討できます。
文書・RAG
適合モデルと長いコンテキストを一緒に保持するための容量は大きくなります。
インストール便利性
条件付き各モデルのランタイムサポートは直接確認する必要があります。
- 最も最初にブロックされるもの
- ハードウェアの容量よりも、ランタイムごとのGPUアクセラレーションサポートおよびカーネルの完成度が実際の使用性を左右します。
- 確認する構成
- Ryzen AI Max+ 395 · システムメモリ 128GB · NVMe 2TB 推奨
- より多くのお金をかける基準
- 設定を許容して大規模モデルを安価に導入したい場合は有利です。すぐに安定したツールを求める場合は、MacまたはNVIDIA完製機が優れています。
販売ページでは、チップよりもメモリをまず確認してください。
同じ製品名でも128GB構成でなければ、上記のモデルと速度の条件は変わります。
よくある質問
- Ryzen AI Max+ 395 128GBで利用可能なローカルLLMはどのようなものがありますか？
- K2 Horizon 0.9B, Qwen3.8-Flash-Nextなどを4K入力と推奨フォーマットで比較できます。必要なメモリはモデルとコンテキスト長によって変わります。
- Ryzen AI Max+ 395 128GBのローカルLLMの電力はどのくらいですか？
- 連続負荷では約125W、実際の範囲は80〜170Wと見ています。
- 表示されたトークン速度は実測値ですか？
- 収集したベンチマーク実測を同じ条件にそろえた範囲です。同じ条件の実測がない組み合わせは近い実測値を基準に推定し、ランタイム・冷却・量子化ファイル・コンテキスト長で変わります。
比較されるデバイス
MLXの完成度
Studio M4 Max 128GB
単一の完成品で70B級から高精度モデルまで幅広く比較したい人に向いています。
CUDA環境
DGX Spark 128GB
大きなモデルを複数のグラフィックカードに分けず、1台で扱う用途です。128GBという容量を買う理由が必要です。今使うモデルが24GBや32GBに収まるなら、Sparkの大きなメモリだけを見て速いと期待しないでください。
単一GPU速度
RTX 5090 32GB
画像生成や27B〜35B級の推論を繰り返し、待ち時間を減らしたいときに比較するカードです。ただし32GBにも限りがあります。必要なモデル・入力・画像解像度が収まるかを確認せず、演算性能だけで買うと、再びオフロードが必要になることもあります。