ローカル大規模言語モデル（LLM）がコンテンツ作成、コーディング、エンタープライズインテリジェンスにおいてますます重要になるにつれ、ミニPCはAIコンピューティングの新たな時代へと足を踏み入れつつあります。
AMD Ryzen™ AIプラットフォームを搭載したGMKtecのEVO-X2は、NVIDIA DGX SPARKと比較し、実世界のローカルAI機能をベンチマークしました。

この評価では、Llama 3.3 70B、Qwen3 Coder、GPT-OSS 20B、Qwen3 0.6Bという4つの一般的なオープンソースモデルを対象とし、両デバイスにおける生成速度（トークン/秒）と最初のトークン応答時間（秒）を比較しました。

⚙️ パフォーマンスインサイト

テスト全体を通して、GMKtec EVO-X2はローカルAIワークロードの処理において優れた効率性を示しました。

EVO-X2は、中規模から大規模モデル（20B～70B）において、一貫して高速な生成速度を実現し、特にGPT-OSS 20BおよびLlama 3.3 70Bベンチマークで優れた性能を発揮します。

EVO-X2は、ファーストトークンレイテンシにおいて、複数のモデルで大幅に低い応答時間を実現しており、AMDの最適化されたメモリ帯域幅とローカルAIアクセラレーションアーキテクチャの真価を発揮します。

🚀 EVO-X2がローカルAIで優れている理由

AMD Ryzen™ AIエンジン
専用のAIアクセラレーションを活用し、マルチスレッドで低レイテンシの推論性能を実現します。

オープンエコシステムとの互換性
主要なオープンソースAIモデル（Llama、Qwen、Mistral）とフレームワーク（Ollama、LM Studio、vLLM）を完全にサポートします。

優れた性能対電力比
コンパクトなミニPCフォームファクターで、ワークステーションレベルのAI機能と卓越した電力効率を実現します。

ローカルAIワークフローに対応
デバイス上で直接モデルを展開・実行できるため、クラウドへの依存がなく、データプライバシーが強化され、瞬時の応答性が得られます。

🧠 結論

AMDを搭載したGMKtec EVO-X2は、NVIDIA DGX SPARKと互角に渡り合えるだけでなく、特に実世界におけるレイテンシと応答効率など、いくつかの主要なパフォーマンス領域で上回っていることが、この結果から証明されました。

コンパクトなサイズと強力なインテリジェンスを備えたEVO-X2は、ローカルAIコンピューティングの可能性を再定義します。

GMKtec EVO-X2で、次世代のローカルAIパフォーマンスを体験してください。
👉 EVO-X2の詳細はこちら