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Xiaomi AI Cube, 80 GB — prototipo de ingeniería
mini-PC con NPU80 GiB341 GB/s40,0 TFLOPS
Este no se puede comprar. Todo lo demás de esta sección está a la venta; esto es un prototipo de ingeniería sin precio y sin fecha. Lo medimos igual, porque queríamos saber qué movería si algún día llega a una tienda, y la forma de saberlo es pasarle la misma aritmética que a los demás equipos de aquí. Adelanto: bastante.
Cuando el sistema coge lo suyo, a este equipo le quedan 77,00 GiB para el modelo: sitio para 22 de los 26 modelos que medimos en la compresión de referencia, y el que más pesa de los que entran es nemotron-3.5-super-120b. ¿Y cómo de rápido responde? Eso no lo decide el chip, sino sus 341 GB/s de ancho de banda de memoria (estimación nuestra: el fabricante no lo publica).
Queda para el modelo
Estimación propia
Ancho de banda de memoria
Estimación propia
Modelos que caben
Medido por Local AI Scope
Vídeos: Xiaomi AI Cube, 80 GB — prototipo de ingeniería 5
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La memoria que de verdad puedes usar
La memoria unificada la comparte el sistema operativo con todo lo que tengas abierto. La reserva de aquí es deliberadamente conservadora; puedes cambiarla en la herramienta.
| Memoria | GiB |
|---|---|
| Memoria del equipo | 80 |
| Reservada al sistema | −3,00 |
| Queda para el modelo | 77,00 |
160 GB es lo que admite el chip D100, no lo que lleva esta máquina. La unidad que enseñó Xiaomi tiene 80 GB, y de 80 sale cada cifra de esta página. La diferencia no es cosmética: con 160 GB esta máquina admitiría 24 de los 26 modelos en vez de 22, y el mayor que aguanta sería deepseek-v4-flash con 127,28 GiB en vez de nemotron-3.5-super-120b con 65,29 GiB.
Ancho de banda de memoria
Son dos límites distintos y es fácil confundirlos. Mientras el modelo escribe la respuesta manda el ancho de banda: cada token obliga a releer los pesos que usa (todos en un modelo denso; en uno de mezcla de expertos, las capas comunes y solo los expertos activos), así que los tokens por segundo son aproximadamente el ancho de banda dividido entre esa cantidad. Mientras el modelo lee tu documento manda el cómputo: la entrada se procesa de una vez. Por eso un portátil sin GPU puede tardar minutos en soltar la primera palabra y luego escribir a un ritmo tolerable.
341 GB/s — Estimado · el fabricante no publica esta cifra en ninguna parte; la nuestra es una estimación conservadora, no una especificación.
Los 1,22 TB/s son una cifra real de Xiaomi, solo que no de esta memoria. Son el ancho de banda de memoria cercana que Xiaomi atribuye al acelerador O100, sobre DRAM apilada encima del die de cómputo: un pozo pequeño y muy rápido, no los 80 GB donde de verdad vive un modelo de 120B. El ancho de banda de esos 80 GB Xiaomi no lo ha publicado, así que la cifra de esta página es un supuesto nuestro y va etiquetada como tal. Lo mismo pasa con los 200 TOPS: son de la NPU del O3 y cuentan operaciones con enteros de 8 bits (otra unidad y otro chip), así que los dejamos fuera de la línea de cómputo de arriba. Tentador, lo sabemos.
Cómputo: 40,0 TFLOPS (estimación para esta clase de equipo) — Estimado · el fabricante no publica esta cifra en ninguna parte; la nuestra es una estimación conservadora, no una especificación. Las cifras de esta línea no salen todas de la misma medida según el equipo, porque cada fabricante publica una distinta. Compáralas entre equipos sabiendo eso.
Qué modelos entran aquí y cuáles no
Que quepa significa que caben tres cosas a la vez en la memoria que sobra: el fichero del modelo, su memoria de contexto y el margen de trabajo del runtime. La memoria de contexto se calcula con el patrón de atención que cada modelo declara capa a capa, no con la fórmula genérica: por eso aquí caben modelos que esa fórmula daría por imposibles.
| Modelo | Compresión mostrada | Tamaño del modelo | 8k | 32k | 128k | Mayor contexto que cabe |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-1.7b | Q4_K_M |
1,03 GiB | sí | sí | — | 32k |
| qwen3-4b-2507 | Q4_K_M |
2,33 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-e2b | Q4_K_M |
2,89 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| gemma4-e4b | Q4_K_M |
4,63 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3-8b | Q4_K_M |
4,68 GiB | sí | sí | — | 32k |
| granite-4.2-8b | Q4_K_M |
4,98 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3.5-9b | Q4_K_M |
5,29 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-12b | Q4_K_M |
6,63 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gpt-oss-20b | Q4_K_M |
10,83 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| mistral-small-24b | Q4_K_M |
13,35 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| muse-glimmer-30b | Q4_K_M |
15,61 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| flint-40b | Q4_K_M |
23,61 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| nemotron-3.5-lightning-30b | Q4_K_M |
23,73 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| nemotron-3.5-super-120b | Q4_K_M |
65,29 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| qwen3.8-flash-next | IQ4_XS |
87,25 GiB | no | no | no | — |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | no | no | no | — |
| glm-5.3-flash | Q4_K_M |
187,04 GiB | no | no | no | — |
| glm-5.2 | Q4_K_M |
433,83 GiB | no | no | no | — |
Los tamaños son los de los ficheros realmente publicados en la compresión de referencia, un escalón por fila: Q4_K_M donde el autor la publica y el vecino más cercano donde no. Cada fila dice cuál está enseñando. Q4_K_M es nuestro suelo de calidad: por debajo la pérdida se nota en las respuestas. Un modelo que solo cabría aquí con una compresión más agresiva figura como que no cabe, a propósito. Un guion en una columna de contexto significa que el modelo no ofrece ese contexto, así que no hay nada que encajar.
Modelos que caben — 22 de los 26 modelos medidos
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— contexto 32k tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-e2b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - gemma4-e4b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3-8b
Q4_K_M— contexto 32k tokens - granite-4.2-8b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3.5-9b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-12b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gpt-oss-20b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - mistral-small-24b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3.8-27b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - muse-glimmer-30b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3.6-27b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-31b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - flint-40b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - nemotron-3.5-lightning-30b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gpt-oss-120b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - llama4-scout-17b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - nemotron-3.5-super-120b
Q4_K_M— contexto 256k tokens
Modelos que no caben — 4 de los 26 modelos medidos
- qwen3.8-flash-next
IQ4_XS— le faltan 11,02 GiB · conllama.cppv0.5.0 o posterior dejando su tabla de n-gramas en el disco, sí cabe, hasta 256k - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— le faltan 51,29 GiB - glm-5.3-flash
Q4_K_M— le faltan 110,80 GiB - glm-5.2
Q4_K_M— le faltan 358,12 GiB
Los equipos de al lado
- Mac con M4 Max y 64 GB — 61,00 GiB para el modelo, 20 / 26 modelos
- Mac mini con M5 Pro y 64 GB unificados — 61,00 GiB para el modelo, 20 / 26 modelos
- PC con Ryzen AI Max+ 395 y 128 GB unificados — 96,00 GiB para el modelo, 23 / 26 modelos
- Mac Studio con M5 Max y 128 GB unificados — 125,00 GiB para el modelo, 23 / 26 modelos
Precio y disponibilidad
Lo que cuesta una máquina decide tanto como lo que le cabe, así que el precio pertenece a esta página. Aquí abajo va solo lo que publica el fabricante, con el mercado al que se aplica y el día en que se leyó.
No hay precio: es un prototipo de ingeniería, no un producto a la venta.
Si venías por su precio: lo que sí se compra hoy con 64 a 192 GB, y qué modelos mueve cada uno de esos equipos, está en Alternativas al Xiaomi AI Cube.
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