Najlepsze komputery stacjonarne dla lokalnej sztucznej inteligencji w 2026 r.: ranking przetestowany laboratoryjnie

Updated October 2, 2026: The DGX Spark pick notes the new 64GB SKU — $4,999 on October 23, with two units clustering to 128GB over ConnectX-7.

Każdy system sklasyfikowany na tej stronie został przetestowany w laboratorium StorageReview. Bezpośrednio porównujemy wydajność lokalnej sztucznej inteligencji: przepustowość serwerów online vLLM, czas do pierwszego tokena i czas na token wyjściowy dla modeli, w tym GPT-OSS-120B, Llama 3.1 8B, Mistral Small 3.1 24B i Qwen3 Coder 30B, a także wydajność obliczeniową MAMF i testy pamięci masowej GDSIO. Żaden system nie jest klasyfikowany na podstawie arkusza specyfikacji.

Kluczowym pytaniem dla lokalnego komputera stacjonarnego AI w 2026 roku jest ujednolicona pamięć czy dyskretna pamięć VRAM . Urządzenia stacjonarne, takie jak DGX Spark z procesorem GB10 firmy NVIDIA i systemy Ryzen AI Max (Strix Halo) firmy AMD, oferują 128 GB ujednoliconej pamięci w jednym chipie w cenach urządzeń, oferując modele, które w przeciwnym razie wymagałyby wielu dyskretnych procesorów graficznych. Stacje robocze typu tower odpowiadają na to pytanie surową przepustowością: karty RTX PRO 6000 Blackwell zapewniają znacznie wyższą liczbę tokenów na sekundę, przy kilkukrotnie wyższych kosztach i poborze mocy. Ta strona klasyfikuje oba te rozwiązania, w oddzielnych kategoriach, na podstawie jednego spójnego zestawu testów, ponieważ prawidłowa odpowiedź zależy od największego modelu, który zamierzasz uruchomić, i od wymaganej szybkości reakcji.

W skrócie

Kategoria	Konfiguracja	Pamięć	Procesory graficzne (testowane / maks.)	Pełna recenzja
Najlepszy system sztucznej inteligencji do użytku przy biurku	NVIDIA® DGX Spark®	128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5X	GB10 zintegrowany (stały)	Recenzja DGX Spark
Najlepsza implementacja GB10	Acer Veriton GN100	128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5X	GB10 zintegrowany (stały)	Recenzja Veriton GN100
Najlepsza alternatywa dla x86	AMD Ryzen AI Halo (Strix Halo)	Do 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5X	Zintegrowana karta graficzna Radeon 8060S (stała)	Recenzja Ryzen AI Halo
Najlepiej bez oddzielnego procesora graficznego	HP Z2 Mini G1a	Unified LPDDR5X (działał z GPT-OSS 120B)	Zintegrowany, bez dGPU (stały)	Recenzja Z2 Mini G1a
Najlepszy system GB300	MSI XpertStation WS300 (alternatywa: ASUS ET900N G3)	748 GB pamięci spójnej (252 GB HBM3e + 496 GB LPDDR5X)	GB300 zintegrowany (stały)	Recenzja XpertStation WS300
Najlepsza wieża dla lokalnej sztucznej inteligencji	Dell Precision 7875	192 GB GDDR7 (2 x 96 GB)	2× RTX PRO 6000 / 2 maks.	Recenzja Precision 7875
Najlepsza platforma multi-GPU	HP Z8 Fury G6i	192 GB pamięci GDDR7 zgodnie z testami / do 384 GB	Testowano 2× RTX PRO 6000 / maks. 4	Recenzja Z8 Fury G6i
Ekstremalny wybór	Comino Grando RTX PRO 6000	768 GB GDDR7 (8 x 96 GB)	8× RTX PRO 6000 / 8 maks.	Recenzja Comino Grando

Urządzenia AI przy biurku

Warstwa urządzeń, którą Dell nazywa deskside AI , a NVIDIA osobistym superkomputerem AI , oferuje maksymalną przepustowość w zamian za pojemność modelu, energooszczędność i cenę. Dzięki 128 GB zunifikowanej pamięci, systemy te bez problemu obsługują modele klasy 70B przy wysokiej kwantyzacji i mogą rozszerzyć się do klasy 120B, co oznacza obciążenia, które wymagałyby wielu oddzielnych procesorów graficznych w obudowie typu tower.

Niezbędna lektura laboratoryjna dla tego poziomu: nasz test termiczny DGX Spark porównuje projekty chłodzenia OEM w systemach GB10 poniżej i ma zastosowanie do każdego urządzenia w tej klasie, dopóki platformy te nie zostaną zrewidowane.

Najlepszy system sztucznej inteligencji do zastosowań biurkowych: NVIDIA DGX Spark

DGX Spark jest punktem odniesienia, do którego porównuje się wszystkie inne urządzenia typu desktop ze sztuczną inteligencją. Superchip GB10 Grace Blackwell łączy 20-rdzeniowy procesor Arm ze 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5X, a dwa porty ConnectX-7 200GbE sprawiają, że jest to jedyna klasa urządzeń, którą testowaliśmy, która klastruje się od razu po wyjęciu z pudełka: nasz dwuwęzłowe testowanie rozproszonego wnioskowania ran pipeline-parallel workloads across Dell, GIGABYTE, and HP nodes over 200GbE. That clustering story now has a cheaper on-ramp: NVIDIA is adding a 64GB DGX Spark SKU on October 23 at $4,999, sold through the same six OEMs, and two of them pair over one 200GbE cable to pool 128GB — NVIDIA puts the clustered pair at up to 1.7x a single 128GB unit on Qwen3.8 27B, a claim we have not yet tested. The CUDA software stack remains the deepest in the segment. The platform’s one hard limit is storage: every GB10 system tops out around 4TB on a single short M.2 slot. Our kompilacja współdzielonej pamięci masowej eight-Spark jest odpowiedzią flotową — pojedyncza zarządzana macierz QLC obsługiwana przez porty 100GbE, które są już obecne w każdym urządzeniu Spark, gdzie jeden klient odczytywał dane z prędkością 10.8 GiB/s, co odpowiada najszybszemu wewnętrznemu dyskowi M.2, jaki zmierzyliśmy w systemie GB10, oraz model 78 GB hostowany centralnie, ładowany w tempie 13% lokalnego dysku NVMe.

Przeczytaj pełną recenzję DGX Spark

Najlepsza implementacja GB10: Acer Veriton GN100

Spośród systemów GB10 OEM, to konstrukcja termiczna jest prawdziwym wyróżnikiem, a Veriton GN100 wyróżniał się w naszych testach. Wszystkie obudowy GB10 mają tę samą konfigurację krzemu i pamięci, więc utrzymanie wysokiej wydajności zależy od chłodzenia. Nasze porównanie systemów termicznych wielu producentów OEM jest, o ile nam wiadomo, jedynym tego typu opublikowanym.

Przeczytaj pełną recenzję Veriton GN100

Najlepsza alternatywa dla x86: AMD Ryzen AI Halo

Jeśli potrzebujesz systemu Windows lub standardowego pakietu oprogramowania x86, Strix Halo to idealne rozwiązanie dla komputerów stacjonarnych. Platforma AMD Ryzen AI Max+ 395 łączy 128 GB pamięci zunifikowanej z konfiguracją dwóch systemów operacyjnych i w naszych testach obsługiwała modele o parametrach 200B, co stanowi bezpośrednią konkurencję dla DGX Spark bez konieczności angażowania systemu operacyjnego ARM/DGX.

Przeczytaj pełną recenzję Ryzen AI Halo

Najlepszy bez oddzielnego procesora graficznego: HP Z2 Mini G1a

Z2 Mini G1a działał w oparciu o GPT-OSS 120B bez żadnego oddzielnego układu graficznego. Miniaturowa stacja robocza HP mieści układ scalony AMD Ryzen AI Max+ PRO w kompaktowej, cichej i przyjaznej dla IT obudowie i pozostaje najwyraźniejszym dowodem na to, że systemy x86 z pamięcią zunifikowaną zmieniły możliwości małego komputera biurowego w połączeniu z dużymi modelami.

Przeczytaj pełną recenzję Z2 Mini G1a

Najlepszy system GB300: MSI XpertStation WS300

WS300 to pierwsza stacja GB300 DGX, która przeszła przez nasze laboratorium i wyznacza nowy standard dla urządzeń. Superchip Grace Blackwell Ultra łączy 748 GB pamięci koherentnej, 252 GB pamięci HBM3e oraz 496 GB pamięci LPDDR5X, co zapewnia 20 petaflopsów mocy obliczeniowej FP4. Podczas naszych testów obsługiwał punkt kontrolny GLM-5.2 o pojemności 433 GB z 216 GB pamięci Grace – model, który nie nadaje się do pracy przy biurku. Jak każdy system klasy DGX, działa on na systemie DGX OS, a nie na systemie Windows; właśnie tego wymaga tak duża ilość pamięci. Cena i moc plasują go bliżej skrajnych modeli klasy Tower niż wyżej wymienionych GB10, ale żaden inny system w klasie urządzeń nie dorównuje modelowi o tak dużej pojemności. Nasuwające się pytanie, czy element o mocy 1,300 W dławi się w wieży, ma teraz wymierną odpowiedź: nasze głębokie nurkowanie termiczne WS300 trwało 2.8 godziny przy temperaturze układu Blackwell Ultra wynoszącej 60°C, stałym taktowaniu 2.07 GHz bez spadków i marginesie termicznym wynoszącym około 20°C przy pełnym obciążeniu.

Alternatywa dla GB300: ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 to druga stacja GB300 DGX w naszych testach, potwierdzająca platformę: w 14 modelach i dwóch obciążeniach, 24 z 28 porównań przepustowości szczytowej uzyskało wynik w granicach 2% od WS300, a modele z pulą koherentną działały z parzystością lub lepszą. ASUS dodaje uchwyty do przenoszenia w obudowie o wadze 27 kg, dedykowany wentylator nad klatkami na optykę 400G oraz zasilacz 80 PLUS Titanium. Każda z obu obu obudów spełnia wymagania platformy; zapoznaj się z naszą recenzją ET900N G3 , aby zapoznać się z porównaniem obu obudów.

Przeczytaj pełną recenzję XpertStation WS300

W laboratorium: stacja HP ​​ZGX Fury AI

Stacja robocza HP ZGX Fury AI Station jest już w naszym laboratorium. Została zbudowana na tej samej platformie NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra, co opisana powyżej stacja MSI XpertStation WS300, co daje nam pierwszą okazję do porównania implementacji architektury DGX Station przez dwóch dostawców na tym samym stanowisku: pod względem temperatury, akustyki, podtrzymania taktowania i praktycznych wrażeń z użytkowania. Testy trwają, a ZGX Fury wchodzi do rankingu, gdy tylko pojawią się wyniki.

Na horyzoncie: stacja Halo AMD Threadripper

Zapowiedziany na targach IFA 2026 i jeszcze nieobecny w żadnym laboratorium, procesor AMD Threadripper Halo Station to pierwsza bezpośrednia odpowiedź na opisaną powyżej klasę GB300. Prezentacja odwraca sytuację NVIDII: zamiast jednej dużej, spójnej puli pamięci, AMD łączy 96-rdzeniowy procesor Threadripper PRO z platformą z maksymalnie 2 TB ośmiokanałowej pamięci DDR5 i 128 liniami PCIe 5.0, dwoma akceleratorami Instinct MI350P o mocy 600 W, każdy z 144 GB pamięci HBM3E, a deklarowana ścieżka obejmuje cztery karty i 576 GB pamięci HBM. Cały system jest chłodzony cieczą, a host x86 omija tarcie w łańcuchu narzędzi Arm, które sygnalizowaliśmy w recenzji WS300. Otwarte pozostaje pytanie, jak dobrze modele radzą sobie z kartami podłączonymi do PCIe w kontekście spójności NVLink-C2C, a AMD nie opublikowało żadnych testów porównawczych, cen ani dostępności, więc jest to produkt warty uwagi, a nie wzięcia pod uwagę. Szczegóły można znaleźć w naszym ogłoszeniu ; sprzęt zostanie uwzględniony w rankingu, jeśli i kiedy dotrze do laboratorium.

Testowano również: urządzenia ze sztuczną inteligencją do użytku przy biurku

Te systemy przeszły ten sam proces laboratoryjny i są solidnymi wyborami, które nie zajęły miejsca w żadnej kategorii: Dell Pro Max z GB10 , ASUS Ascent GX10 , GIGABYTE AI TOP ATOM , HP ZGX Nano G1n i HP EliteDesk 8 Mini G1a.

Wieże stacji roboczych dla lokalnej sztucznej inteligencji

Gdy czas reakcji ma większe znaczenie niż koszt zakupu (interaktywni asystenci kodowania, obsługa wielu użytkowników, potoki agentowe z długimi łańcuchami wywołań narzędzi), dyskretna pamięć VRAM nadal dominuje. Te wieże są klasyfikowane tutaj pod względem przepustowości wnioskowania i limitu pamięci, a dla każdej z nich podajemy przetestowaną konfigurację GPU wraz z maksymalną pojemnością obudowy, ponieważ to, co obudowa może ostatecznie pomieścić, ma równie duże znaczenie, co to, co było w zestawieniu z naszym komputerem; są one klasyfikowane oddzielnie na naszej stronie „Najlepsze stacje robocze do komputerów stacjonarnych” w zestawieniu ze stacjami roboczymi SPEC i obciążeniami renderującymi, ponieważ odpowiadają na dwa różne pytania.

Najlepsza wieża dla lokalnej sztucznej inteligencji: Dell Precision 7875

Dzięki podwójnym kartom graficznym RTX PRO 6000 Blackwell Precision 7875 to najszybszy system o standardowym współczynniku kształtu, jaki testowaliśmy pod kątem wnioskowania lokalnego. Dzięki procesorowi Threadripper PRO 9995WX i 192 GB łącznej pamięci VRAM na dwóch kartach, obsługuje on modele klasy 100B w całości w pamięci GPU, zapewniając jednocześnie interaktywny czas do pierwszego tokena, którego nie osiąga żadne urządzenie z ujednoliconą pamięcią. Należy jednak pamiętać o limicie: obudowa 7875 obsługuje maksymalnie dwie karty o podwójnej szerokości, więc nasza konfiguracja z dwoma kartami graficznymi to konfiguracja zmaksymalizowana do maksimum; nie ma możliwości późniejszego dodania trzeciej.

Przeczytaj pełną recenzję Precision 7875

Najlepsza platforma multi-GPU: HP Z8 Fury G6i

Z8 Fury G6i to obudowa, którą kupujesz, planując rozbudowę o kolejne procesory graficzne. W testowanym przez nas komputerze testowym korzystaliśmy z dwóch kart RTX PRO 6000 Max-Q, co łącznie dało 192 GB pamięci VRAM, ale obudowa, zasilana przez dwa zasilacze o łącznej mocy do 2700 W, obsługuje do czterech kart Blackwell i 384 GB pamięci VRAM. Różnica między parametrami testowanymi a maksymalnymi jest kluczowa: żadna standardowa obudowa OEM, którą testowaliśmy, nie oferuje większej przestrzeni na GPU, a przejście z dwóch kart na cztery nie wymaga zmiany obudowy.

Przeczytaj pełną recenzję Z8 Fury G6i

Ekstremalny wybór: Comino Grando RTX PRO 6000

768 GB pamięci VRAM w chłodzonej cieczą obudowie 4U: Grando istnieje dla klienta, którego model nie pasuje nigdzie indziej. Nasz egzemplarz testowy został dostarczony z ośmioma kartami RTX PRO 6000 Blackwell o pojemności 96 GB każda, co stanowi maksymalną pojemność obudowy, a chłodzenie cieczą Comino utrzymuje wszystkie osiem kart przy pełnym TDP przez całą dobę, bez dławienia. To więcej pamięci GPU niż w wielu serwerach rackowych, a jednocześnie coś, co nadal nadaje się do postawienia przy biurku. Jest głośny ceną, a nie akustyką, i celowo wyróżnia się na tej liście: dowód na to, gdzie tak naprawdę jest sufit przy biurku.

Przeczytaj pełną recenzję Comino Grando

Jak oceniamy

W każdym rankingu StorageReview obowiązują trzy zasady. Po pierwsze, klasyfikowane są tylko systemy przetestowane laboratoryjnie. Jeśli nie przeprowadziliśmy testów porównawczych, można o nich wspomnieć, ale nie można przypisać im żadnej kategorii. Po drugie, systemy są klasyfikowane raz na podstawie pomiaru. Powyższe wieże pojawiają się również w naszym rankingu stacji roboczych, klasyfikowane tam według wydajności SPECworkstation i renderowania, a tutaj według przepustowości wnioskowania i limitu pamięci. Inne pytanie, inne dane, czasami inny zwycięzca. Po trzecie, istnieje próg wykonalności: aby system znalazł się w rankingu na tej stronie, musi obsługiwać model klasy 30B z interaktywną prędkością lub oferować co najmniej 96 GB pamięci dostępnej dla modelu.

Rankingi są ustalane na podstawie zestawienia przepustowości serwerów online vLLM, czasu do pierwszego tokena, czasu na token wyjściowy, wydajności obliczeniowej MAMF, wydajności pamięci masowej GDSIO oraz ceny detalicznej. O remisach w ramach przedziałów punktacji decyduje ocena redakcyjna. Dostawcy nie widzą rankingów przed publikacją, a umieszczenie na tej stronie nie jest płatne.

Często zadawane pytania dotyczące lokalnego pulpitu AI

Jaki jest najlepszy pulpit dla sztucznej inteligencji opartej na agentach?

Obciążenia agentowe, takie jak agenty kodujące, potoki wywoływania narzędzi i wieloetapowe zadania autonomiczne, są wrażliwe na przepustowość i opóźnienia w sposób, w jaki nie jest to możliwe w przypadku pojedynczego czatu, ponieważ agenci łączą wiele wywołań modeli w łańcuchy o szerokim kontekście. To sprzyja warstwie Tower: dyskretna pamięć VRAM stacji roboczej Dell Precision 7875 zapewnia stały czas do pierwszego tokenu, co pozwala na szybką reakcję długich łańcuchów agentów. W przypadku ekonomicznych eksperymentów z agentami, urządzenie klasy GB10 obsługuje te same stosy z niższą prędkością. Nasze pełne wytyczne dotyczące rozmiarów znajdują się w sekcji RAM, GPU i pamięć masowa dla agentowej sztucznej inteligencji.

Ile pamięci potrzebuję do lokalnego uruchomienia modelu 70B?

Zgodnie z ogólną zasadą, model 70B z kwantyzacją 4-bitową potrzebuje około 40-48 GB pamięci dostępnej dla modelu przed kontekstem; komfortowe interaktywne użytkowanie z uwzględnieniem kontekstu wymaga więcej. Właśnie dlatego urządzenia z pamięcią zunifikowaną o pojemności 128 GB dobrze radzą sobie z modelami klasy 70B, a systemy z pojedynczym GPU o pojemności 24-32 GB nie pojawiają się na tej stronie.

Czy do uruchomienia tych systemów potrzebne jest mi jakieś specjalne zasilanie?

W przypadku urządzeń, nie: dekodery klasy GB10 i systemy Strix Halo działają komfortowo na standardowym gniazdku biurowym. Wieże zasługują na szczerą rozmowę z właścicielem budynku. W pełni skonfigurowany HP Z8 Fury G6i może obsługiwać dwa zasilacze o łącznej mocy do 2700 W, czyli więcej niż standardowy obwód 15-amperowy 120 V, a Comino Grando specyfikuje zasilacze hot-swap o mocy 2000 W, które wymagają napięcia wejściowego 180–264 V, spadając do 1000 W przy napięciu 110 V. Przed zakupem z góry tej strony, sprawdź, co faktycznie może zasilić ściana; dedykowany obwód lub instalacja 208/240 V może być częścią rzeczywistego kosztu pełnego zestawu GPU. Ciepło podlega tym samym zasadom, ponieważ każdy pobrany wat trafia do pomieszczenia.

Co powiesz na Mac Studio?

Nie teraz, i nie tylko dlatego, że jeszcze nie przetestowaliśmy żadnego z nich w warunkach laboratoryjnych. Apple zaprzestało sprzedaży konfiguracji Mac Studio z dużą ilością pamięci RAM, które były jedyną prawdziwą zaletą tego urządzenia w kontekście lokalnej sztucznej inteligencji: wystarczająco dużo zunifikowanej pamięci, aby obsłużyć bardzo duże modele. Bez tych konfiguracji obecna oferta nie jest poważnym kandydatem na tę stronę. Oczekuje się, że Apple odświeży Mac Studio w tym roku; jeśli opcje z dużą ilością pamięci RAM powrócą, przetestujemy jedną z nich i rozważymy ją ponownie.