Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems
AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems：32–128 GB 記憶體、256 GB/s 頻寬。以 128 GB、8K 上下文估算，下表列出它能跑的開源模型。 Strix Halo：最高 128 GB 統一記憶體、256 GB/s，在 Windows 上最多可分配 96 GB 給 GPU；參考機種 Framework Desktop 128 GB 首發價 1,999 美元，是本站 128 GB 機種中首發價最低的。
最後更新: 2026-10-16
規格
能跑哪些模型
在 8K 上下文長度下，放得下的最高品質量化版本與預估生成速度。 此為估算值，並非實測。請參考估算方法說明。
| 模型 | 參數量 | 最佳量化 | 所需記憶體 | tok/s（預估） |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B (10B) | Q5_K_M | 85.5 GiB | 21 |
| Mistral Small 4 119B (2603) | 119B (6.5B) | Q5_K_M | 83.4 GiB | 31 |
| gpt-oss-120b | 117B (5.1B) | Q6_K | 95.0 GiB | 34 |
| Llama 4 Scout 17B-16E Instruct | 109B (17B) | Q6_K | 89.8 GiB | 11 |
| GLM-4.5-Air | 106B (12B) | Q6_K | 87.3 GiB | 15 |
| Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | 80B (3B) | Q8_0 | 83.8 GiB | 44 |
| Llama 3.3 70B Instruct | 70B | Q8_0 | 75.7 GiB | 2.1 |
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B (3B) | FP16 | 69.1 GiB | 24 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 35B (3B) | FP16 | 69.1 GiB | 24 |
| Qwen3-32B | 32.8B | FP16 | 66.6 GiB | 2.3 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32.76B | FP16 | 66.6 GiB | 2.3 |
| Gemma 4 31B IT | 30.7B | FP16 | 61.6 GiB | 2.5 |
| Qwen3-30B-A3B (2507) | 30.5B (3.3B) | FP16 | 60.9 GiB | 22 |
| Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | 30.5B (3.3B) | FP16 | 60.9 GiB | 22 |
| GLM-4.7-Flash (30B-A3B) | 30B (3B) | FP16 | 59.6 GiB | 24 |
| Qwen3.5-27B | 27B | FP16 | 53.8 GiB | 2.8 |
| Qwen3.6-27B | 27B | FP16 | 53.8 GiB | 2.8 |
| Qwen3.8-27B | 27B | FP16 | 53.8 GiB | 2.8 |
| Gemma 3 27B IT | 27B | FP16 | 54.3 GiB | 2.8 |
| Gemma 4 26B A4B IT | 25.2B (3.8B) | FP16 | 50.1 GiB | 19 |
| Mistral Small 3.2 24B Instruct (2506) | 24B | FP16 | 48.7 GiB | 3.2 |
| Magistral Small 1.2 (2509) | 24B | FP16 | 48.7 GiB | 3.2 |
| Devstral Small 2 24B Instruct (2512) | 24B | FP16 | 48.7 GiB | 3.2 |
| gpt-oss-20b | 21B (3.6B) | FP16 | 41.8 GiB | 20 |
| Phi-4 (14B) | 14B | FP16 | 29.4 GiB | 5.4 |
| Gemma 3 12B IT | 12B | FP16 | 24.8 GiB | 6.3 |
| Gemma 4 12B Unified IT | 11.95B | FP16 | 24.2 GiB | 6.3 |
| Qwen3.5-9B | 9B | FP16 | 18.4 GiB | 8.4 |
| Qwen3-8B | 8.2B | FP16 | 17.7 GiB | 9.2 |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B | 8.19B | FP16 | 17.6 GiB | 9.2 |
| Llama 3.1 8B Instruct | 8B | FP16 | 17.1 GiB | 9.4 |
| Gemma 4 E4B IT | 8B | FP16 | 16.4 GiB | 9.4 |
| Llama 3.2 3B Instruct | 3.21B | FP16 | 7.7 GiB | 23 |
| Kimi K2.6 | 1000B (32B) | 放不下 | – | – |
| DeepSeek-R1-0528 (671B) | 671B (37B) | 放不下 | – | – |
| DeepSeek-V4-Flash | 284B (13B) | 放不下 | – | – |
| Qwen3.8-Flash-Next | 180B (6B) | 放不下 | – | – |
價格
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常見問題
Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems 可以跑哪些 LLM？
以 128 GB 記憶體、8K 上下文估算，放得下的最大模型包括：Qwen3.5-122B-A10B、Mistral Small 4 119B (2603)、gpt-oss-120b、Llama 4 Scout 17B-16E Instruct、GLM-4.5-Air。完整清單見下方表格。
Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems 跑本地 LLM 有多快？
生成速度主要取決於記憶體頻寬（256 GB/s）。以 Llama 3.1 8B Instruct（FP16）為例，預估約每秒 9.4 個 token；模型越大越慢。
Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems 能跑 70B 等級的模型嗎？
可以。Llama 3.3 70B Instruct 在 Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) systems（128 GB）上以 Q8_0 量化、8K 上下文約需 75.7 GiB，預估生成速度約每秒 2.1 個 token。