Accueil›Matériel›PC avec Ryzen AI Max+ PRO 495 et 192 Go unifiés
PC avec Ryzen AI Max+ PRO 495 et 192 Go unifiés
puce AMD à mémoire unifiée192 GiB273 GB/s15,4 TFLOPS
Cette machine laisse 160,00 Gio au modèle une fois que le système a pris sa part, et elle accepte 19 des 20 modèles que nous mesurons à la compression de référence. Ce qui décide de sa vitesse de réponse n’est pas la puce : ce sont les 273 GB/s de bande passante mémoire.
Reste pour le modèle
Estimation maison
Bande passante mémoire
Estimation maison
Modèles qui tiennent
Mesuré par Local AI Scope
Vidéos : PC avec Ryzen AI Max+ PRO 495 et 192 Go unifiés 2
Les images officielles et les meilleures démonstrations que nous avons trouvées. Appuyez et la vidéo s’ouvre ici.
Les vidéos sont sur YouTube et rien ne se charge depuis YouTube tant que vous n’appuyez pas (mode sans cookies). La miniature est servie par nous.
La mémoire réellement utilisable
La mémoire unifiée est partagée avec le système d’exploitation et tout ce que vous avez ouvert. La réserve indiquée ici est volontairement prudente ; vous pouvez la modifier dans l’outil.
| Mémoire | Gio |
|---|---|
| Mémoire de la machine | 192 |
| Réservée au système | −3,00 |
| Au-delà de la limite que le fabricant fixe au GPU | −29,00 |
| Reste pour le modèle | 160,00 |
192 Go dans le boîtier, 160 pour le modèle. AMD indique que le Ryzen AI Max+ PRO 495 peut consacrer jusqu’à 160 Go de ses 192 Go au processeur graphique, et c’est le processeur graphique qui fait tourner le modèle. Tous les chiffres de cette page sont donc calculés avec 160, pas avec les 189 qu’on obtiendrait en retirant notre réserve système. Sous Linux, cette limite est un réglage du pilote qu’AMD documente comme modifiable, sans publier de maximum : nous gardons le chiffre qu’AMD publie.
Bande passante mémoire
Ce sont deux limites différentes, et on les confond sans cesse. Pendant que le modèle écrit sa réponse, c’est la bande passante qui commande : chaque token oblige à relire tous les poids, si bien que les tokens par seconde valent à peu près la bande passante divisée par la taille du modèle. Pendant que le modèle lit votre document, c’est le calcul qui commande : l’entrée est traitée d’un seul coup. D’où un portable sans GPU qui met des minutes avant le premier mot puis écrit à un rythme acceptable.
273 GB/s — Dérivé, non publié par le fabricant · le fabricant publie la largeur du bus mais ni la vitesse de la mémoire ni la bande passante. Ce chiffre est la dérivation arithmétique habituelle () et nous n’avons pas pu le confirmer à la source (Source).
Calcul: 15,4 TFLOPS (estimation pour cette classe de machine) — Estimé · le fabricant ne publie ce chiffre nulle part ; le nôtre est une estimation prudente, pas une spécification. Les chiffres de cette ligne ne proviennent pas tous de la même mesure selon la machine, car chaque fabricant en publie une différente. Comparez-les d’une machine à l’autre en le sachant.
Quels modèles tiennent ici, et lesquels non
Tenir signifie que trois choses tiennent à la fois dans la mémoire restante : le fichier du modèle, sa mémoire de contexte et la marge de travail du runtime. La mémoire de contexte est calculée à partir du schéma d’attention que chaque modèle déclare, couche par couche, et non de la formule générique : c’est pourquoi des modèles que d’autres calculateurs jugent impossibles tiennent ici.
| Modèle | Compression affichée | Taille du modèle | 8k | 32k | 128k | Plus grand contexte qui tient |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-1.7b | Q4_K_M |
1,03 GiB | oui | oui | — | 32k |
| qwen3-4b-2507 | Q4_K_M |
2,33 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| gemma4-e2b | Q4_K_M |
2,89 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| gemma4-e4b | Q4_K_M |
4,63 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| qwen3-8b | Q4_K_M |
4,68 GiB | oui | oui | — | 32k |
| granite-4.2-8b | Q4_K_M |
4,98 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| gemma4-12b | Q4_K_M |
6,63 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| gpt-oss-20b | Q4_K_M |
10,83 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| mistral-small-24b | Q4_K_M |
13,35 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | oui | oui | oui | 128k |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| qwen3.8-flash-next | IQ4_XS |
87,25 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | oui | oui | oui | 256k |
| glm-5.2 | Q4_K_M |
433,83 GiB | non | non | non | — |
Les tailles sont celles des fichiers réellement publiés à la compression de référence, un palier par ligne : Q4_K_M lorsque l’auteur la publie, le voisin le plus proche sinon. Chaque ligne indique laquelle elle affiche. Q4_K_M est notre plancher de qualité : en dessous, la perte s’entend dans les réponses. Un modèle qui ne tiendrait ici qu’avec une compression plus agressive est classé comme ne tenant pas, à dessein. Un tiret dans une colonne de contexte signifie que le modèle n’offre pas ce contexte, il n’y a donc rien à faire tenir.
Modèles qui tiennent — 19 sur les 20 modèles mesurés
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— contexte 32k tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— contexte 256k tokens - gemma4-e2b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - gemma4-e4b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - qwen3-8b
Q4_K_M— contexte 32k tokens - granite-4.2-8b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - gemma4-12b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - gpt-oss-20b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - mistral-small-24b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - qwen3.8-27b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - qwen3.6-27b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - gemma4-31b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - gpt-oss-120b
Q4_K_M— contexte 128k tokens - llama4-scout-17b
Q4_K_M— contexte 256k tokens - qwen3.8-flash-next
IQ4_XS— contexte 256k tokens - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— contexte 256k tokens
Modèles qui ne tiennent pas — 1 sur les 20 modèles mesurés
- glm-5.2
Q4_K_M— il manque 289,13 GiB
Les machines voisines
- Xiaomi AI Cube, 80 Go — prototype d’ingénierie — 77,00 Gio pour le modèle, 17 / 20 modèles
- PC avec Ryzen AI Max+ 395 et 128 Go unifiés — 96,00 Gio pour le modèle, 18 / 20 modèles
- Mac Studio avec M5 Max et 128 Go unifiés — 125,00 Gio pour le modèle, 18 / 20 modèles
- Mac Studio avec M5 Ultra et 512 Go unifiés — 509,00 Gio pour le modèle, 20 / 20 modèles
Prix et disponibilité
Ce que coûte une machine pèse autant que ce qui y tient : le prix a donc sa place sur cette page. Ci-dessous, uniquement ce que publie le fabricant, avec le marché concerné et le jour de la lecture.
À partir de 6.599 $ (États-Unis), publié le 2026-10-01 (Source). Déclaré par le fabricant
Ce que nous gagnons sur cette page
Rien, aujourd’hui. Cette page ne contient aucun lien d’affiliation, et aucun accord commercial ne se cache derrière ses chiffres. Si un lien d’achat y apparaît un jour, il sera signalé comme tel et la commission sera déclarée dans ce même bloc. Deux règles ne changeront pas ce jour-là : le classement de ce site est calculé avant toute disponibilité commerciale, et « meilleur » ne veut jamais dire « paie le plus ».

