Бренд GMKtec знаком читателям по компактным мини-ПК, которые компания выпускает с 2020 года. На IFA 2026 производитель показал свежую флагманскую модель — EVO-X5 Pro. И сама система, и презентация компании на сцене AliExpress были построены прежде всего вокруг возможностей локального искусственного интеллекта.
GMKtec EVO-X5 Pro на стенде IFA
В основе мини-ПК лежит система на кристалле AMD Ryzen AI Max+ 495 Pro в паре со 192 ГБ памяти. До 160 ГБ этого единого объёма можно выделить непосредственно встроенной графике Radeon 8065S. Для игр столь колоссальный объём видеопамяти практически бесполезен, а вот для ускорения локальных нейросетевых моделей он критичен: им нужна именно быстрая память большого объёма.
Стоит пояснить, почему это важно. Языковая модель целиком загружается в память перед началом работы, и именно доступный объём определяет, какую модель вообще удастся запустить. Дискретная видеокарта потребительского класса ограничена 16–32 ГБ, тогда как архитектура с единой памятью позволяет отдать графическому ядру десятки гигабайт. Именно поэтому такие системы стали отдельной нишей: они дают запускать крупные модели локально, без облака и без передачи данных наружу — соображение, которое для многих компаний оказывается решающим.
Набор интерфейсов у EVO-X5 Pro современный и гибкий: четыре порта USB4 и два сетевых разъёма, один из которых поддерживает скорость 10 Гбит/с. Порты USB4 позволяют подключить внешнюю видеокарту — правда, на меньшей скорости, чем через OCuLink, — а также объединить до четырёх систем в кластер.
Во время живой демонстрации на стенде EVO-X5 Pro работал с моделью Qwen3.8-Flash-Next, выдавая выходные токены со скоростью в добротные двузначные значения в секунду — этого достаточно для практически бесшовного диалога. Цену и сроки доступности GMKtec пока не раскрыла, но внушительный объём памяти гарантированно обеспечит премиальный ценник: именно память, а не процессор, в такой конфигурации формирует основную долю стоимости.
На IFA система уже работала и была готова к задачам ускорения нейросетей
Отдельно любопытна возможность объединять до четырёх систем в кластер через USB4. Такой сценарий позволяет распределить особенно крупную модель между несколькими машинами, когда памяти одной уже не хватает, — подход, который ещё пару лет назад существовал исключительно в серверном сегменте.
