Обновлено 13 октября 2026 г.: Копирование в соответствии с внутренним стилем, длинные записи разделены, а тире удалены; выбор слов и данные остались без изменений.
Каждая система, представленная на этой странице, прошла тестирование в лаборатории StorageReview. Мы напрямую оцениваем производительность локального ИИ: пропускную способность онлайн-сервиса vLLM, время до получения первого токена и время на один выходной токен для различных моделей, включая GPT-OSS-120B, Llama 3.1 8B, Mistral Small 3.1 24B и Qwen3 Coder 30B, а также эффективность вычислений MAMF и тестирование хранилища GDSIO. Ни одна система не оценивается на основе технических характеристик.
Ключевой вопрос для настольных ИИ-систем в 2026 году — это унифицированная память против дискретной видеопамяти . Настольные устройства, такие как NVIDIA DGX Spark на базе GB10 и системы AMD Ryzen AI Max (Strix Halo), предлагают 128 ГБ унифицированной памяти на одном чипе по цене обычных устройств, что позволяет создавать модели, которые в противном случае потребовали бы нескольких дискретных графических процессоров.
Рабочие станции в корпусе типа Tower отвечают высокой пропускной способностью: видеокарты RTX PRO 6000 Blackwell обеспечивают гораздо более высокие значения в токене в секунду, но при этом стоят в несколько раз дороже и потребляют больше энергии. На этой странице представлен рейтинг обеих моделей в отдельных категориях, основанный на одном и том же наборе тестов, поскольку правильный ответ зависит от самой мощной модели, которую вы планируете использовать, и от того, насколько быстро она должна реагировать.
Сразу
| Категория | Система | Память | Видеокарты (протестированные / максимальные) | Полный обзор |
|---|---|---|---|---|
| Лучшая в целом система искусственного интеллекта для рабочего стола | NVIDIA DGX Spark | 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5X | Интегрированный GB10 (фиксированный) | Обзор DGX Spark |
| Лучшая реализация GB10 | Acer Veriton GN100 | 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5X | Интегрированный GB10 (фиксированный) | Обзор Veriton GN100 |
| Лучшая альтернатива x86 | AMD Ryzen AI Halo (Strix Halo) | До 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5X | Интегрированная видеокарта Radeon 8060S (фиксированная) | Обзор Ryzen AI Halo |
| Лучший вариант без дискретной видеокарты. | HP Z2 Мини G1a | Унифицированная память LPDDR5X (работающая под управлением GPT-OSS 120B) | Встроенный, без дискретной видеокарты (фиксированная версия) | Обзор Z2 Mini G1a |
| Лучшая система GB300 | MSI XpertStation WS300 (альтернатива: ASUS ET900N G3) | 748 ГБ когерентной памяти (252 ГБ HBM3e + 496 ГБ LPDDR5X) | Интегрированный GB300 (фиксированный) | Обзор XpertStation WS300 |
| Лучшая башня для локального ИИ | Dell Precision 7875 | 192 ГБ GDDR7 (2 × 96 ГБ) | 2× RTX PRO 6000 / 2 макс. | Обзор Precision 7875 |
| Лучшая платформа с несколькими графическими процессорами | HP Z8 Fury G6i | 192 ГБ GDDR7 (по результатам тестирования) / до 384 ГБ | Протестировано 2 видеокарты RTX PRO 6000 / максимум 4. | Обзор Z8 Fury G6i |
| Экстремальный выбор | Comino Grando RTX PRO 6000 | 768 ГБ GDDR7 (8 × 96 ГБ) | 8× RTX PRO 6000 / 8 макс. | Обзор Comino Grando |
Настольные устройства с искусственным интеллектом
Устройства такого уровня, которые Dell называет настольными компьютерами для ИИ , а NVIDIA — персональными суперкомпьютерами для ИИ , жертвуют пиковой пропускной способностью ради емкости памяти, энергоэффективности и цены. Благодаря 128 ГБ унифицированной памяти эти системы с легкостью справляются с моделями класса 70B при высокой степени квантования и могут достигать 120B-класса — рабочих нагрузок, для которых потребовалось бы несколько дискретных графических процессоров в башенном корпусе.
Обязательное ознакомление с лабораторными материалами для этого уровня: наш тест DGX Spark сравнивает конструкции систем охлаждения OEM-производителей в системах GB10, представленных ниже, и применим ко всем устройствам этого класса до тех пор, пока эти платформы не будут обновлены.
Лучшая в целом система искусственного интеллекта для использования на рабочем столе: NVIDIA GX Spark
DGX Spark — это эталон, по которому оцениваются все остальные настольные устройства для искусственного интеллекта. Суперчип GB10 Grace Blackwell сочетает в себе 20-ядерный процессор Arm и 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5X, а два порта ConnectX-7 200GbE делают его единственным устройством в нашем классе, которое, как мы тестировали, может работать в кластерном режиме «из коробки»: в нашем тестировании распределенного вывода на двух узлах выполнялись параллельные рабочие нагрузки на узлах Dell, GIGABYTE и HP через 200GbE.
Теперь у кластеризации появился более дешевый способ подключения: NVIDIA 23 октября добавит в свой ассортимент модель DGX Spark с 64 ГБ памяти по цене 4,999 долларов , которая будет продаваться через тех же шесть OEM-производителей. Две из этих моделей объединяются по одному кабелю 200GbE, образуя в общей сложности 128 ГБ памяти; NVIDIA заявляет, что в кластерной паре производительность может достигать 1.7 раза выше, чем у одной 128-гигабайтной модели на процессоре Qwen3.8 27B, хотя мы еще не проверяли это утверждение. Программный стек CUDA остается самым глубоким в сегменте.
Единственное жесткое ограничение платформы — это объем хранилища: каждая система GB10 имеет максимум около 4 ТБ на одном коротком слоте M.2. Наша конфигурация с восемью системами хранения Spark — это решение для целого парка устройств: единый управляемый массив QLC, работающий через порты 100GbE, которые уже есть в каждой системе Spark, где один клиент считывает данные со скоростью 10.8 Гбит/с, что соответствует самой быстрой внутренней системе M.2, измеренной нами в системе GB10, а модель на 78 ГБ, размещенная централизованно, загружается с задержкой не более 13% от скорости локального NVMe.
Прочитайте полный обзор DGX Spark.
Лучшая реализация GB10: Acer Veriton GN100
Среди OEM-систем GB10 решающее значение имеет конструкция системы охлаждения, и Veriton GN100 показала себя лучше в наших тестах. Все системы GB10 используют одинаковую конфигурацию процессора и памяти, поэтому стабильная производительность во многом зависит от охлаждения. Насколько нам известно, наше сравнение систем охлаждения от разных OEM-производителей является единственным в своем роде опубликованным.
Прочитайте полный обзор Veriton GN100.
Лучшая альтернатива x86: AMD Ryzen AI Halo
Если вам нужна Windows или стандартный программный стек x86, Strix Halo — это решение для вашего рабочего стола. Платформа AMD Ryzen AI Max+ 395 сочетает 128 ГБ унифицированной памяти с двухъядерной операционной системой, и в наших тестах она справлялась с моделями класса 200B-параметров, что является прямым конкурентом DGX Spark, но без привязки к ОС Arm/DGX.
Прочитайте полный обзор Ryzen AI Halo.
Лучший вариант без дискретной видеокарты: HP Z2 Mini G1a
Рабочая станция Z2 Mini G1a работала под управлением GPT-OSS 120B вообще без дискретной видеокарты. Мини-рабочая станция HP использует процессор AMD Ryzen AI Max+ PRO в компактном, тихом и удобном для ИТ-специалистов корпусе, и она остается наиболее наглядным примером того, как системы x86 с унифицированной памятью изменили возможности небольших офисных устройств по сравнению с большими моделями.
Прочитайте полный обзор Z2 Mini G1a
Лучшая система на базе GB300: MSI XpertStation WS300
WS300 — это первая станция DGX GB300, попавшая в нашу лабораторию, и она устанавливает новый стандарт для устройств такого класса. Суперчип Grace Blackwell Ultra объединяет 748 ГБ когерентной памяти, 252 ГБ HBM3e и 496 ГБ LPDDR5X, обеспечивая вычислительную мощность 20 петафлопс в FP4. В ходе наших тестов он обработал контрольную точку GLM-5.2 объемом 433 ГБ с 216 ГБ экспертных весов, хранящихся в памяти Grace — модель, которая явно не предназначена для работы за столом. Как и любая система класса DGX, она работает под управлением DGX OS, а не Windows; это требование к объему памяти.
Цена и энергопотребление ставят его ближе к крайним значениям в сегменте башенных корпусов, чем к корпусам GB10, расположенным выше, но ни один другой корпус такого размера в этом классе не вмещает модель столь больших размеров. На очевидный вопрос, будет ли процессор мощностью 1,300 Вт снижать производительность в башенном корпусе, теперь есть взвешенный ответ: наш подробный анализ температурного режима WS300 показал 2.8-часовую непрерывную работу с процессором Blackwell Ultra при температуре 60°C, стабильную тактовую частоту 2.07 ГГц без провалов и примерно 20°C запаса по температуре при полной нагрузке.
Альтернатива GB300: ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 — вторая тестовая станция GB300 DGX, прошедшая наше тестирование, и она подтверждает работоспособность платформы: в 14 моделях и при двух рабочих нагрузках 24 из 28 сравнений пиковой пропускной способности показали результаты, отличающиеся от WS300 не более чем на 2%, а модели с когерентным пулом показали результаты на уровне или даже лучше. ASUS добавила ручки для переноски на 27-килограммовый корпус, отдельный вентилятор над отсеками для оптики 400G и блок питания 80 PLUS Titanium. Обе модели обеспечивают работу платформы; сравнение двух корпусов читайте в нашем обзоре ET900N G3 .
Масштабирование кластера: теперь измеряется производительность двух таких вышек, соединенных кабелем через собственные порты 400G, а не гарантируется: в нашем кластерном тесте GB300, в котором станции ASUS и HP были объединены с двумя ЦАП, была достигнута 98% скорости линии связи в сетях NCCL, а производительность GLM-5.2, модели на 433 ГБ, которую может обслуживать одна станция только путем размещения 215 ГБ данных в памяти Grace, снизилась со 139 выходных токенов в секунду при 32 потоках до 1,525, а затем до 3,141 при 256 потоках.
Модели, помещающиеся на одной станции, масштабируются по-разному: предварительное заполнение/декодирование утроило пропускную способность GLM-5.3 Flash при коротких запросах, а DeepSeek V4.1 Flash показал 5,248 токенов в секунду, что является самым высоким показателем в наборе.
Прочитайте полный обзор XpertStation WS300.
В лаборатории: станция HP ZGX Fury AI.
HP ZGX Fury AI Station — третья система класса GB300, поступившая в нашу лабораторию, после MSI WS300 и ASUS ET900N G3, результаты тестирования которых в двух башенных системах показали разницу всего в 2%.
В нашей лаборатории сейчас находится HP ZGX Fury AI Station. Она построена на той же платформе NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra, что и MSI XpertStation WS300, упомянутая выше, что дает нам первую возможность сравнить результаты работы двух производителей с архитектурой DGX Station на одном и том же стенде: температурные показатели, акустические характеристики, стабильная тактовая частота и практический опыт эксплуатации машины.
Первые публичные результаты уже опубликованы: ZGX Fury использовался в качестве второй рабочей станции в нашем кластерном тесте GB300 с двумя станциями , выполняя декодирование для дезагрегированной конфигурации GLM-5.3 Flash и половину каждого параллельного запуска тензоров. Тестирование в одиночном режиме уже идёт, и ZGX Fury войдёт в рейтинг, когда будут получены его собственные результаты.
ZGX Fury также является одной из первых двух систем, названных Microsoft для DGX Station для Windows , наряду с Dell Pro Precision с GB300, при этом NVIDIA планирует выпустить версию для Windows в четвертом квартале. Аппаратное обеспечение соответствует протестированным нами настольным компьютерам GB300 на Ubuntu, и остается открытым вопрос, будут ли стеки обслуживания работать непосредственно в Windows или под WSL в этой версии.
На горизонте: AMD Threadripper Halo Station
Представленная на IFA 2026 и ещё не протестированная ни в одной лаборатории, AMD Threadripper Halo Station — это первый прямой ответ на класс GB300. Концепция переворачивает ставку NVIDIA: вместо одного большого согласованного пула памяти AMD объединяет 96-ядерный Threadripper PRO на платформе с объёмом до 2 ТБ восьмиканальной памяти DDR5 и 128 линиями PCIe 5.0 с двумя 600-ваттными ускорителями Instinct MI350P, каждый из которых имеет 144 ГБ памяти HBM3E, и заявленным путём к четырём видеокартам и 576 ГБ памяти HBM. Вся система имеет жидкостное охлаждение, а хост x86 обходит проблемы, связанные с инструментальной цепочкой Arm, на которые мы указывали в обзоре WS300.
Остается открытым вопрос, насколько хорошо модели обеспечивают согласованность NVLink-C2C при использовании карт с интерфейсом PCIe, а AMD пока не представила никаких результатов тестов, информации о ценах или доступности, поэтому это скорее информация для наблюдения, чем выбор. Подробности можно найти в нашем обзоре анонса ; она войдет в рейтинг, если и когда оборудование поступит в лабораторию.
Также протестировано: настольные устройства с искусственным интеллектом.
Эти системы прошли один и тот же лабораторный процесс и представляют собой достойный выбор, не получивший места в какой-либо категории: Dell Pro Max с GB10 , ASUS Ascent GX10 , GIGABYTE AI TOP ATOM , HP ZGX Nano G1n и HP EliteDesk 8 Mini G1a.
Рабочие станции в корпусе Tower для локального ИИ
Когда время отклика важнее стоимости приобретения (интерактивные помощники по программированию, многопользовательская поддержка, конвейеры обработки запросов с длинными цепочками вызовов инструментов), дискретная видеопамять по-прежнему остается лучшим вариантом. Эти рабочие станции ранжируются здесь по пропускной способности при выводе данных и максимальному объему памяти, и для каждой из них мы указываем конфигурацию графического процессора, которую мы тестировали, наряду с максимальными параметрами шасси, поскольку то, что шасси в конечном итоге может вместить, имеет такое же значение, как и то, что было установлено в нашей сборке; на нашей странице «Лучшие настольные рабочие станции» они ранжируются отдельно по сравнению с SPECworkstation и рабочими нагрузками рендеринга, поскольку это отвечает на два разных вопроса.
Лучший корпус для локального ИИ: Dell Precision 7875
Две видеокарты RTX PRO 6000 Blackwell делают Precision 7875 самой быстрой системой стандартного форм-фактора, которую мы тестировали для локального инференцирования. Благодаря процессору Threadripper PRO 9995WX и 192 ГБ видеопамяти на двух картах, она полностью вмещает модели класса 100B в память графического процессора, обеспечивая при этом время до первого токена, сравнимое с интерактивными системами, чего не может достичь ни одно устройство с унифицированной памятью. Однако следует помнить о пределе возможностей: корпус 7875 поддерживает максимум две двухслотовые карты, поэтому наша двухпроцессорная сборка — это максимальная конфигурация; добавление третьей карты позже невозможно.
Прочитайте полный обзор Precision 7875.
Лучшая платформа для работы с несколькими видеокартами: HP Z8 Fury G6i
Корпус Z8 Fury G6i — это тот вариант, который вы покупаете, если планируете увеличить количество видеокарт. В нашей тестовой сборке работали две карты RTX PRO 6000 Max-Q, обеспечивающие в сумме 192 ГБ видеопамяти, но корпус, питаемый от двух блоков питания общей мощностью до 2700 Вт, поддерживает до четырех карт Blackwell и 384 ГБ видеопамяти. Разница между протестированной и максимальной конфигурациями и есть суть: ни один из стандартных OEM-корпусов, которые мы тестировали, не предлагает большего запаса по количеству видеокарт, а переход от двух карт к четырем не требует изменения корпуса.
Прочитайте полный обзор Z8 Fury G6i
Экстремальный выбор: Comino Grando RTX PRO 6000
768 ГБ видеопамяти в корпусе 4U с жидкостным охлаждением: Grando создан для покупателя, чья модель не подходит ни к одному другому корпусу. Наш тестовый образец поставлялся с восемью видеокартами RTX PRO 6000 Blackwell по 96 ГБ каждая, что является максимальным объемом памяти корпуса, и жидкостное охлаждение Comino поддерживает все восемь карт на полной мощности круглосуточно без снижения производительности. Это больше памяти для графических процессоров, чем у многих стоечных серверов, и при этом он вполне может стоять рядом с рабочим столом. Он впечатляет своей ценой, но не акустикой, и намеренно является исключением в этом списке: доказательство того, где находится потолок возможностей для размещения рядом с рабочим столом.
Прочитайте полный обзор Comino Grando.
Как мы оцениваем
В рейтинге StorageReview действуют три правила. Первое правило: в рейтинг попадают только системы, прошедшие лабораторные испытания . Если система не проходила бенчмаркинг, её можно упомянуть, но она не может занимать отдельную категорию. Второе правило: системы ранжируются один раз по каждому показателю измерения. Системы, указанные выше, также фигурируют в нашем рейтинге настольных рабочих станций, где они ранжируются по результатам SPECworkstation и производительности рендеринга, а здесь — по пропускной способности при выводе данных и максимальному объёму памяти. Таким образом, разные вопросы по разным данным иногда приводят к разным результатам. Третье правило: система должна запускать модель класса 30B на интерактивных скоростях или предлагать не менее 96 ГБ доступной для модели памяти, чтобы попасть в рейтинг на этой странице.
Рейтинги формируются на основе совокупности таких факторов, как пропускная способность онлайн-сервиса vLLM, время до получения первого токена, время на вывод одного токена, эффективность вычислений MAMF, производительность хранилища GDSIO и рыночная цена. Редакционная оценка определяет победителя в случае равенства баллов. Поставщики не видят рейтинги до публикации, и размещение на этой странице не оплачивается.
Часто задаваемые вопросы о локальном ИИ для настольных компьютеров
Какой компьютер лучше всего подходит для работы с агентным ИИ?
Рабочие нагрузки агентов, такие как кодирование агентов, конвейеры вызова инструментов и многоэтапные автономные задачи, чувствительны к пропускной способности и задержке, чего нельзя сказать об использовании одного чата, поскольку агенты объединяют множество вызовов моделей с большим контекстом. Это дает преимущество башенным системам: дискретная видеопамять Dell Precision 7875 обеспечивает стабильное время до получения первого токена, что поддерживает отзывчивость длинных цепочек агентов. Для бюджетных экспериментов с агентами можно использовать устройство класса GB10, которое работает с теми же стеками на меньшей скорости. Полные рекомендации по выбору оборудования приведены в статье « ОЗУ, GPU и хранилище для агентного ИИ».
Сколько памяти мне потребуется для локального запуска модели объемом 70 байт?
Как правило, для работы с 70-битной моделью с 4-битным квантованием требуется примерно 40-48 ГБ доступной для модели памяти до контекста; для комфортного интерактивного использования с длительным контекстом требуется больше памяти. Именно поэтому устройства с унифицированной памятью объемом 128 ГБ хорошо справляются с моделями класса 70B, и именно поэтому системы с одним графическим процессором и объемом памяти 24-32 ГБ не попадают на эту страницу.
Для работы этих систем требуется специальное электропитание?
Что касается бытовой техники, то здесь нет: системы класса GB10 и Strix Halo без проблем работают от стандартной офисной розетки. Что касается корпусов, то здесь стоит серьезно обсудить этот вопрос с владельцем здания. Полностью сконфигурированный HP Z8 Fury G6i может работать с двумя блоками питания общей мощностью до 2700 Вт, что превышает возможности стандартной 15-амперной цепи 120 В, а в Comino Grando указаны блоки питания мощностью 2000 Вт с возможностью горячей замены, требующие входного напряжения 180-264 В, и снижающие мощность до 1000 Вт при напряжении 110 В.
Прежде чем совершать покупку, заказав комплектующие в верхней части этой страницы, проверьте, какое напряжение может обеспечить ваша сеть; выделенная цепь или сеть 208/240 В могут существенно повлиять на реальную стоимость полной видеокарты. Тепловыделение рассчитывается аналогичным образом, поскольку каждый потребленный ватт в конечном итоге попадает в помещение.
А как насчет Mac Studio?
Не сейчас, и не только потому, что мы еще не провели лабораторные испытания. Apple прекратила продажу конфигураций Mac Studio с большим объемом памяти, которые были единственным реальным преимуществом машины для локального ИИ: достаточное количество объединенной памяти для хранения очень больших моделей. Без этих конфигураций текущая линейка не является серьезным претендентом на место на этой странице. Ожидается, что Apple обновит Mac Studio в этом году; если варианты с большим объемом памяти вернутся, мы протестируем один из них и пересмотрим свое мнение.
Amazon