GMKtec revela um mini-PC AMD Strix Halo com 128 GB de RAM e 96 GB alocáveis à GPU

GMKtec lança uma versão mais acessível de seu mini-PC Strix Halo. A particularidade: 128 GB de memória unificada, dos quais até 96 GB podem ser alocados à GPU integrado Radeon 8060S — uma ótima opção para inferência de LLM em casa.

O contexto

Notebookcheck relata que a GMKtec (marca chinesa especializada em mini-PCs) está comercializando uma nova versão — o GMKtec EVO-X2 — de seu mini-PC baseado no AMD Ryzen AI Max+ 395 « Strix Halo ». O destaque: 128 GB de LPDDR5X-8000 em configuração unificada, dos quais até 96 GB podem ser alocados para a GPU integrada Radeon 8060S.

Em uma era em que modelos de linguagem de 70B rodam localmente desde que haja VRAM suficiente, essa configuração muda o jogo para entusiastas de IA — sem precisar recorrer a uma placa NVIDIA de quatro dígitos.

O que você precisa saber sobre Strix Halo

O AMD Strix Halo (nome de marketing: Ryzen AI Max/Max+), anunciado na CES 2025, combina:

• Até 16 núcleos Zen 5 (32 threads)
• GPU integrado Radeon 8060S baseado em RDNA 3.5, com até 40 unidades de computação
• NPU XDNA 2 com ~50 TOPS
• Barramento de memória de 256 bits LPDDR5X — a chave: largura de banda de ~256 GB/s, o dobro de um laptop clássico com LPDDR5X de 128 bits

A memória é unificada (compartilhada entre CPU e GPU), à semelhança dos chips Apple M-series. Isso permite alocar dinamicamente uma grande porção para a GPU — algo impensável em um PC clássico com GPU dedicada de 8-16 GB de VRAM.

Design / Manuseio

O EVO-X2 vem em um chassi compacto SFF (cerca de 14×14 cm, a confirmar na ficha técnica final), típico da linha GMKtec. Resfriamento ativo com ventilador radial. Fonte externa.

Nas portas I/O, espera-se o padrão recente da GMKtec: compatível com USB4/Thunderbolt, HDMI 2.1, DisplayPort, várias portas USB-A/C e LAN 2.5G. A confirmar na ficha técnica.

Desempenho (esperado)

O Strix Halo posiciona sua GPU integrada no mesmo patamar de uma RTX 4060 mobile (~RTX 4070 mobile), segundo testes da AMD e primeiros benchmarks independentes (Notebookcheck, Level1Techs). Para inferência de LLM:

• Modelo 30B em Q4_K_M: entre offload de GPU e CPU, pode-se atingir 10-15 tokens/s localmente
• Modelo 70B Q4: possível graças aos 96 GB de GPU, mas em torno de 3-6 tokens/s dependendo da camada de inferência (llama.cpp Vulkan/ROCm)
• Modelos de imagem (SDXL, FLUX): jogável, mais lento que uma RTX dedicada, mas utilizável

O verdadeiro comparador é o Apple M4 Max com 128 GB de RAM unificada (~4.500 €). O EVO-X2 deve ficar abaixo desse valor — o artigo do Notebookcheck menciona uma versão "mais barata" sem preço firme, a ser observado.

Autonomia

Não aplicável: é um desktop. Consumo esperado: TDP configurável de 55-120 W conforme o modo, ou seja, consumo contínuo em torno de 100-150 W durante inferência.

Veredicto provisório

Para quem quer rodar LLM localmente, fine-tuning leve ou geração de imagem sem comprar uma RTX 4090 (24 GB VRAM) ou uma A6000, essa configuração é a melhor alternativa acessível em 2026 no mundo x86. O concorrente direto do lado da Apple é o Mac Studio M4 Max, mais caro, mas com um ecossistema de software (MLX, Metal) mais maduro para IA.

Nossas ressalvas: disponibilidade efetiva (a GMKtec entrega em ondas), suporte internacional e o estado do suporte ROCm na Radeon 8060S na estreia — historicamente, a AMD demora a suportar suas iGPUs no ROCm, o que limita a pilha de software de IA.

Tabela resumo:

A ser observado de perto na estreia oficial.