GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395)
Le GMKtec EVO-X2 est un mini-PC destiné à l’inférence locale de grands modèles d’IA. Premier modèle grand public Strix Halo de GMKtec, cette plateforme AMD réunissant CPU et GPU dans une même puce, il associe un Ryzen AI Max+ 395 à 16 cœurs Zen 5 et un Radeon 8060S intégré doté de 40…
Le GMKtec EVO-X2 est un mini-PC destiné à l’inférence locale de grands modèles d’IA. Premier modèle grand public Strix Halo de GMKtec, cette plateforme AMD réunissant CPU et GPU dans une même puce, il associe un Ryzen AI Max+ 395 à 16 cœurs Zen 5 et un Radeon 8060S intégré doté de 40 unités de calcul RDNA 3.5.
Son principal atout réside dans ses 128 Go de LPDDR5X-8000 unifiée, une mémoire partagée entre processeur et circuit graphique, dont environ 110 Go restent exploitables par le modèle. Avec 256 Go/s de bande passante et un TDP de 120 W, il vise les modèles trop volumineux pour de nombreux mini-PC classiques.
Carte d'identité
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Constructeur | GMKtec |
| Catégorie | Mini-PC mémoire unifiée |
| Statut | Disponible |
| Mémoire | 128 Go (LPDDR5X-8000 unifiée (soudée)) |
| Dont exploitable par le modèle | 110 Go (≈) |
| Bande passante mémoire | 256 Go/s |
| Consommation (TDP) | 120 W |
| CPU | AMD Ryzen AI Max+ 395, 16 cœurs Zen 5 |
| GPU | Radeon 8060S intégré, 40 CU RDNA 3.5 |
| NPU | 50 TOPS |
| Format | Mini-PC, USB4, WiFi 7 |
| Extensible | Non |
| Prix constaté | 2 000 $ (GMKtec (boutique officielle), 10 juillet 2026) |
| Fiche constructeur | specs officielles |
Quels modèles peut-elle faire tourner ?
| Modèle étalon | Verdict |
|---|---|
| 8 B (Llama 3.1 8B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 14 B (Qwen3 14B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 32 B (Qwen3 32B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 70 B (Llama 3.3 70B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 120 B MoE (gpt-oss-120B, MXFP4) | ✅ À l'aise |
Estimation mémoire : environ 0,6 Go par milliard de paramètres en Q4, plus le contexte. « Juste » : le modèle se charge mais le contexte utilisable est réduit.
Performances mesurées
| Modèle | Quantisat° | Lecture | Génération | Runtime | Source |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss-20B | MXFP4 | 1 622 tok/s | 66 tok/s | llama.cpp (ROCm) | nishtahir.com (llama-bench EVO-X2) (10 juillet 2026) |
| Qwen3 Coder 30B-A3B | n.d. | 773 tok/s | 50 tok/s | llama.cpp (ROCm) | nishtahir.com (llama-bench EVO-X2) (10 juillet 2026) |
| gpt-oss-120B | MXFP4 | 818 tok/s | 46 tok/s | llama.cpp (ROCm) | nishtahir.com (llama-bench EVO-X2) (10 juillet 2026) |
« Lecture » (prompt processing) : vitesse d'ingestion du contexte. « Génération » : vitesse d'écriture de la réponse, celle que l'on perçoit à l'usage. Deux mesures ne sont comparables qu'à modèle, quantisation et runtime identiques.
Notre analyse
Les quelque 110 Go utilisables permettent d’exécuter confortablement des modèles allant de Llama 3.1 8B à Llama 3.3 70B en Q4, une quantification qui réduit la précision des poids pour limiter l’empreinte mémoire. gpt-oss-120B fonctionne aussi en MXFP4, un format numérique compact sur 4 bits, grâce à son architecture MoE, qui n’active qu’une partie de ses paramètres à chaque calcul. Sous llama.cpp, un moteur d’inférence local, avec ROCm, l’environnement de calcul GPU d’AMD, les mesures atteignent 66 tok/s sur gpt-oss-20B, 50 tok/s sur Qwen3 Coder 30B-A3B et 46 tok/s sur gpt-oss-120B. Le tok/s mesure le nombre de fragments de texte produits par seconde, avec ici une génération suffisamment rapide pour des usages interactifs.
À 2 000 USD, cela représente environ 33 tok/s par tranche de 1 000 USD sur gpt-oss-20B et 23 sur gpt-oss-120B. Rapportées au TDP de 120 W, ces performances correspondent respectivement à 0,55 et 0,38 tok/s/W, sans constituer une mesure de consommation réelle. L’écosystème repose sur ROCm et llama.cpp, ce qui limite les conclusions aux logiciels compatibles. Aucun niveau sonore n’est documenté, tandis que la machine est annoncée disponible. Elle prend surtout sens comme station compacte pour l’inférence locale de modèles volumineux, notamment jusqu’à 70B quantifié ou 120B MoE.
Sources : specs GMKtec, nishtahir.com (llama-bench EVO-X2).