home.social

#strix-halo — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #strix-halo, aggregated by home.social.

fetched live
  1. To Seek a Newer World - Dr. Fei-Fei Li
    drfeifei.substack.com/p/worldl

    As a person with a few #strixhalo devices, this is really cool news. Let's hope world models are in AMDs future.

    #AMD #AI #worldmodels

  2. ist bei mir jetzt

    hab die letzten wochen mehr und mehr umgestellt auf mein 27b stack in bin überraschend zufrieden mit dem model

    usecase: 80% linux admin terminal, 10% scripte schreiben (scriptkiddy) und 10% programmieren an größem python projekt (coding)

    probleme: sessions dauern manchmal ewig lang (ab 60k tk prefill zäh - ab 100k tk uneträglich)

    lösung: session management und sub agents - bissel nachdenken beim prompten (#sessionengeneering)

    ich bin von glm-5.2(3) gewechselt - ollama cloud

    glm-5.3 $1.40 $0.26 $4.40

    11,3 Mtk in = 15,82$
    101,7 Mtk in cached = 26,44$
    2 Mtk out = 8,8$

    also: 51,06$ api kosten

    ernüchternd: ich wäre auch fast mit meinem 20$ ollama abo (bekommt man 60$ für tokens) durchgekommen =D

    zur arbeitsgeschwindigkeit:
    12tk/s sind ausreichend - entschleunigt den alltag und macht eine stabilen job!

    einschränkung aber eindeutig die zeit

    ich denke ich bleib die nächsten monate dabei - ollama abo wird gekündigt - mal schauen wie lange das gut geht

  3. RT @Italianclownz: Das Framework Strix Halo 395+ läuft mit ROCmi4 Qwen 3.8 Flash und hat seit drei Tagen durchgängig eine extrem lange Programmieraufgabe bearbeitet. Jetzt teste ich Swifts MXFP6 auf vLLM 0.30 mit Radiance und einigen anderen Patches, und es funktioniert großartig. Swifts Qwen 3.8 27B Paro-MXFP6 ist intelligent, und

    mehr auf Arint.info

    #MXFP6 #Qwen38 #ROCmi4 #StrixHalo #Swift #vLLM #arint_info

    https://x.com/Italianclownz/status/2103200473264107898

  4. I think this may be my main daily driver for the foreseeable future on my #StrixHalo. (Provided no major model drops but this one seems to have everything I want. Always been a fan of Ciru's work and his green haired AI genned waifu

    https://huggingface.co/jcbtc/Qwen3.8-Flash-CIRU-STRIX-Orca

  5. Nutze ja seit Monaten - eben zum ersten Mal /yolo verwendet - Game Changer bei laaaaaangsamen llms wie auf meinem

  6. ich scriptkidde mit -1.5:35b in in meinem linux system rum - das läuft ja lokal ganz fix auf meinem

    was mir direkt aufgefallen ist: der hat schon bei pacman systemupdate raten müssen... er hat es dann ja hinbekommen

    aufgeben? niemals =)

    denke hier ist die lösung: auch für banale dinge erstellen lassen

    hätte das direkt aus dem gedächnis hinbekommen - immerhin weiß den einstiegspunkt pacman =)

    mal schauen wo das endet

  7. usecase coding mit #qwen38 auf #strixhalo

    mein code:
    github.com/vibeopsde/vibeAgent

    mit #hermes (#glm52 über ollamacloud) als master code review organisiert. kleine aps für qwen vorbereitet - das lief dann über #OpenCode. ergebnis validiert und aps für fixing vorbereite. code änderungen alles über locale tokens =)

    deployment hat dann wieder hermes agent übernommen

    statement hermes agent:
    🤖 Release-Day — und ich habe fast nichts selbst gecodet.

    vibeAgentGo v2608.3 ist draußen, und der Weg dorthin war ein Experiment:

    1️⃣ Review: qwen3.8:27b (27B, läuft komplett lokal auf dem Mini-PC) hat die eigene Codebase reviewt — 85 min, 4 Teilaufgaben, 0 Halluzinationen. Gefunden: SSRF-Lücke im Proxy, Script-Injection über die iframe-Bridge, Race-Conditions im Agent, stiller Datenverlust beim Backup.

    2️⃣ Fix: Dieselben Findings als Arbeitspakete wieder vorgelegt — 5 Pakete in 99 min umgesetzt. tsc 5/5 im ersten Versuch, 64/64 Tests grün, nicht ein einziger Repair-Run nötig.

    3️⃣ Verifiziert, gemerged, deployed. 🚀

    Find → Fix → Ship, alles von einem Modell auf eigener Hardware.

    #LocalLLM #SelfHosted #OpenSource #AIAgents #localai

  8. bei langen sessions hat ab 60k token die verarbeitung der anfragen unerträglich lange gedauert (>10min)

    das ist die systemgrenze RAM schreibe geschwindigkeit

    hab dann mal noch tiefer gegraben in ollama einstellungen: kv cache steht standarmäßig auf f16 - runterstellen auf q4 macht keinen qualitätsunterschied - braucht aber weniger RAM -> schneller

    ki statemant:
    Du hast recht, dass Q4-KV-Cache bei Q4-Modellen oft als "mach keinen Unterschied" abgetan wird. Aber die Recherche zeigt: bei Hybrid-Attention-Modellen wie Qwen3.5/3.8 ist es sogar nachweislich verlustfrei (BLEU 1.000, token-identischer Output). Die 24 Linear-Attention-Layers korrigieren das Quantisierungsrauschen der 8 Full-Attention-Layers. Bei Standard-Modellen (Llama, Mistral) sähe das anders aus — da wäre q4_0 mit Qualitätseinbußen verbunden.

    hier validiert mit code review

    qwen3.8:27b Q4 KV Benchmark — Done ✅
    Q4 KV-Cache war ein voller Erfolg:

    Metric ohne Q4 mit Q4 Delta
    Gesamtzeit 9178s (2,5h) 5121s (85 min) 1,79x schneller
    Task 1 (Core) 57,7 min 26,2 min 2,2x schneller
    Task 4 (Persist) 50,3 min 11,9 min 4,2x schneller
    Output 706 Zeilen 506 Zeilen etwas kompakter
    Halluzinationen 0 0 gleich
    Qualität bleibt gleich:
    - Alle 4 KRITISCH-Funde gegen den Code verifiziert — 0 Halluzinationen
    - Liest selbstständig proxy_server.py, memory.ts, logger.ts (über den Prompt hinaus)
    - Findet echte SSRF-Lücke, Race-Condition in agent.ts, Backup-Binärdaten-Verlust, RenderPanel-Bridge-Hijack
    - Output ist kompakter, aber dichter und präziser — keine Füll-Sections

    Fazit: Q4-KV ist ein klarer Win für qwen3.8. Gleiche Tiefe und Genauigkeit, fast halbe Zeit. Von 2,5h auf 85min — das macht das Modell für Code-Reviews realistisch einsetzbar.

    #localai #amdryzenAIMaxPlus395 #strixhalo #ollama

  9. GPD Win Max 3 mini gaming laptop with AMD Strix Halo to sell for $1750 and up at launch

    The GPD Win Max 3 is a mini laptop with a 9.06 inch display, an AMD Strix Halo processor with discrete-class graphics, and a design that makes it clear that this is a little PC made for both work and play. It has a keyboard large enough for touch typing, but the touchpad is above the keyboard rather than below it, and it’s squeezed between a set of game controllers.

    First unveiled earlier […]

    #gpd #gpdWin #gpdWinMax3 #handheldGamingPc #miniLaptop #strixHalo Read more: liliputing.com/gpd-win-max-3-m
  10. 🧪 LLM Benchmark Showdown: 5 lokale Ollama-Modelle im Vergleich

    Getestet auf derselben Hardware (#gmktecevo2 #AMDRyzenAIMaxPlus395 #strixhalo):
    • #GSM8K (100 Samples) — Math
    • #BFCL (100/Kategorie) — Function Calling
    • #MBPP+ (50) — Python Coding
    • #HumanEval+ (20) — Python Coding

    📊 Ergebnisse (Accuracy / Output TK/s / VRAM):

    **qwen3.8:27b**
    GSM8K 82% | BFCL 91.5% | MBPP+ 100% | HE+ 100%
    ⚡ 25.5 TK/s | 💾 18 GB VRAM

    **qwen3.6:27b**
    GSM8K 83% | BFCL 93% | MBPP+ 98% | HE+ 75%
    ⚡ 12.7 TK/s | 💾 33 GB VRAM

    **qwen3.6:35b**
    GSM8K 84% | BFCL 90% | MBPP+ 98% | HE+ 55%
    ⚡ 61.8 TK/s | 💾 27 GB VRAM

    **ornith-1.5:35b**
    GSM8K 75% | BFCL 92.5% | MBPP+ 78% | HE+ 0%
    ⚡ 63.6 TK/s | 💾 26 GB VRAM

    **nemotron-3.5-lightning:30b**
    GSM8K 59% | BFCL 74% | MBPP+ 94% | HE+ 0%
    ⚡ 91.9 TK/s | 💾 26 GB VRAM

    🏆 Fazit:

    qwen3.8:27b ist der klare Sieger — als einziges Modell 100% bei beiden Coding-Benchmarks, bei GSM8K/BFCL gleichauf mit den anderen Qwen-Modellen. Bei 25.5 TK/s und nur 18 GB VRAM das beste Qualität/Speed/Effizienz-Verhältnis.

    qwen3.6:27b ist qualitativ nah dran (BFCL sogar 93%), aber mit 12.7 TK/s unerträglich langsam und frisst 33 GB VRAM — fast 2× so viel wie qwen3.8 bei halber Speed.

    qwen3.6:35b ist mit 61.8 TK/s 2.4× schneller als qwen3.8, aber HE+ nur 55% (vs 100%). Trading Code-Qualität für Speed.

    ornith-1.5:35b und nemotron-3.5-lightning:30b fallen bei Coding komplett durch (HE+ 0%), sind aber die schnellsten Modelle im Feld (64 / 92 TK/s).

    💡 TK/s = generierte Tokens/Sekunde (Warm-Run, ollama --verbose).
    💾 VRAM = GPU-Speicher bei max context (262K bzw. 1M bei nemotron).

    #LLM #Benchmark #Ollama #LocalAI #Qwen #OpenSource

  11. I am installing Pangolin as replacement to Cloudflare tunnels. I'm having some trouble configuring Traefik middlewares, and decided to ask advise from new Qwen3.8. It answered pretty quickly, did some net searches, and gave helpful answer. What's amazing is that it runs locally in an AMD Strix Halo mini-pc. I don't need any AI sub because the Ai is just another service in a mini-pc I am using anyway.

    I got forward with Pangolin, and gave now e.g. Crowdsec completely integrated via Traefik plugin.

    Now I'm stuck with Traefik Middleware Manager. It should allow me to pick a service (a web server) and hook in required Middleware. But it has hardly any documentation. I have installed a set of plugins, but I'm puzzled how to add and configure them into middlewares for a service. I guess I need to read the truth from sources😅.
    #homelab #AI #lemonade #hermesagent #strixhalo #framework #pangolin #traefik #opensource

  12. ich benchmarke grade ein paar llms auf meinem mit 200 GSM8K + 3×100 BFCL Samples

    dabei ist mir aufgefallen das thinking moodelle wie qwen 3.6 0% ergebnis liefert - wegen zu langen thinking blocks

    da in das thinking drin ist - ist das doppelt... und hat deshalb bei mir bei qwen3.6 immer wieder geloopt und war unbrauchbar

    offensichtlicher unterschied: qwen3.8 hat thinking nicht aktiv! also ist das der gamechanger???

    hier einschätzung
    Thinking-Modelle in Agent-Loops: Das Problem
    Die Recherche bestätigt unsere Benchmark-Ergebnisse eins zu eins:

    1. Token-Budget wird im Agent-Loop multipliziert, nicht addiert
    - Ein einzelner Query kostet mit Standard-Modell ~7 Tokens, mit Thinking-Modell ~255-603 Tokens
    - In einem Agent-Loop mit 12 Iterationen zahlst du nicht 10x — du zahlst 10x × 12, und das wird bei jeder Iteration durch die wachsende History weiter amplifiziert
    - Eine 10-Turn-Loop sendet ~50x mehr Tokens als ein einzelner linearer Call (Falconer Guides)

    2. Thinking-Blöcke fressen genau das, was der Agent am dringendsten braucht: Context
    - Stanford Digital Economy Lab: Agent-Tasks brauchen ~1000x mehr Tokens als Chat, mit 30x Variance
    - Thinking-Output wird zur History hinzugefügt → bei jedem Turn ist mehr Context belegt → das eigentliche Task-Wissen wird verdrängt → schlechtere Ergebnisse
    - Genau das haben wir gesehen: qwen3.6:35b mit Thinking = 1.5% GSM8K (fast alles leer), ohne Thinking = 100% auf 5 Samples

    3. Reasoning-Loops sind ein echtes, beobachtetes Phänomen
    - Ein dokumentierter Fall: ein Agent machte 847 Reasoning-Steps und lieferte nie ein Ergebnis (dev.to)
    - "Overthinking leads to poor decisions" — jede zusätzliche Reasoning-Step macht es schlimmer, nicht besser
    - Agent ruft dieselbe API 14x hintereinander, "nur noch ein Schritt mehr" wird das Ergebnis schon perfekt machen (ShopClawMart)

    4. Reasoning bei reinen Action-Knoten ist reine Verschwendung

    "Once a plan is formed and the current step is 'call the search API with this query' or 'write this string to that file,' reasoning tokens add nothing. The action is deterministic. A fast model will generate the correct function call as reliably as a reasoning model at a fraction of the cost. This is the most common budget leak in agent systems."

    Was das für Hermes bedeutet
    In einem Agent-System wie Hermes ist die Situation noch verschärft:
    - Jeder Tool-Call erzeugt Output, der zur History kommt
    - Der Context füllt sich ohnehin schon schnell (System-Prompt, Skills, Tool-Outputs...)
    - Kommt jetzt noch ein 2000-Token Thinking-Block pro Turn dazu, ist der Context nach 5-6 Turns voll — und dann beginnt der Context-Overflow: ältere Task-Infos fallen raus, der Agent verliert den Faden, fängt an zu loopen
    - Das ist auch warum du ja gesagt hast "Context fills up fast" in Hermes — Thinking würde das dramatisch verschlimmern

    1/x

  13. We tested the Bosgame M5, an AMD Ryzen AI Max+ 395 system that is one of the lowest cost 128GB LPDDR5X local AI systems out there#amd #AMDRyzen #Bosgame #RyzenAI #StrixHalo
    Bosgame M5 AMD Ryzen AI Max+ 395 128GB AI Desktop Review
  14. geizhals.de/gmktec-evo-x2-a348

    Eben den hier auf Amazon gekauft 🙈 der Gewinn aus finanziert mit den

    SSD heatsink bestellt
    Firmware Update zuerst angehen (gibt es Updates die Abstürze verhindern sollen) - unter Linux schwierig

    Dann geht es ab

    Warum nur 64gb? Die letzten Monate kam nichts neue raus in 120b Größe - denke wenn LLM rauskommen in nächsten Zeit dann 30b große - wie jetzt qwen3.8

    Dann kann man 16gb für Ubuntu geben und 48gb für LLM --- dann ist man gut aufgestellt

    i am coming Back 😁

  15. RT @TeksEdge: 🔥 Besitzer von Strix Halo 👉 Ihr habt einen weiteren lokalen KI-Beschleuniger in eurem Rechner, der ungenutzt bleibt. AMDs FastFlowLM kann unterstützte Modelle vollständig auf dem Ryzen AI XDNA2 NPU ausführen, ohne die Radeon-GPU zu nutzen. FastFlowLM ist wie Ollama, wurde aber speziell für AMDs NPU entwickelt. 👀 ⚡ LLMs 👁️ Vision 🎙️ Audio 🧩 Embeddings 🧠 MoE 📚 Bis zu 256K Kontext 🔋 Bis zu 10×+ Energieeffizienz 🪶 ~16MB Laufzeitzeit Unterstützte Ryzen AI-Chips umfassen: ✅ Strix Halo ✅ Strix Point ✅ Kraken Point ✅ Gorgon Point Euer Strix Halo verfügt bereits über: 🧠 CPU 🎮 Radeon 8060S GPU ⚡ XDNA2 NPU Die meisten lokalen KI-Arbeitslasten belasten die GPU und ignorieren die NPU weitgehend. Jetzt könntet ihr folgendes tun: ⚡ NPU → kleine LLM-/Vision-/Sprach-Arbeitslast 🎮 GPU → große lokale LLMs Derselbe PC. Zwei unabhängige KI-Beschleuniger arbeiten gleichzeitig. 🎯 Strix Halo ist nicht nur eine 128GB-Box mit einheitlichem GPU-Speicher. Dieser NPU wird zunehmend zu nützlicher KI-Hardware für den lokalen Einsatz.

    mehr auf Arint.info

    #AMD #FastFlowLM #LocalAI #NPU #RyzenAI #StrixHalo #arint_info

    https://x.com/TeksEdge/status/2087335758231122143#m

  16. RT @TeksEdge: 🔥 Besitzer von Strix Halo 👉 ihr habt einen weiteren Local-AI-Beschleuniger in eurem Rechner, der ungenutzt bleibt. AMDs FastFlowLM kann unterstützte Modelle vollständig auf dem Ryzen AI XDNA2-NPU ausführen, ohne die Radeon-GPU zu nutzen. FastFlowLM funktioniert ähnlich wie Ollama, ist jedoch speziell für AMDs NPU entwickelt. 👀 ⚡ LLMs 👁️ Vision 🎙️ Audio 🧩 Embeddings 🧠 MoE 📚 Bis zu 256K Kontext 🔋 Bis zu 10×+ Energieeffizienz 🪶 ~16MB Laufzeitzeit Unterstützte Ryzen AI-Chips umfassen: ✅ Strix Halo ✅ Strix Point ✅ Kraken Point ✅ Gorgon Point Euer Strix Halo verfügt bereits über: 🧠 CPU 🎮 Radeon 8060S-GPU ⚡ XDNA2-NPU Die meisten Local-AI-Workloads belasten die GPU und ignorieren die NPU weitgehend. Jetzt könnt ihr potenziell Folgendes tun: ⚡ NPU → kleine LLM-/Vision-/Sprach-Workloads 🎮 GPU → große lokale LLMs Derselbe PC. Zwei unabhängige KI-Beschleuniger arbeiten gleichzeitig. 🎯 Strix Halo ist nicht nur eine 128GB-Box mit einheitlichem GPU-Speicher. Dieser NPU wird nun auch als nützliche KI-Hardware für den lokalen Einsatz relevant.

    mehr auf Arint.info

    #AMD #FastFlowLM #LocalAI #NPU #RyzenAI #StrixHalo #arint_info

    https://x.com/TeksEdge/status/2087335758231122143#m

  17. We review the Minisforum N5 Max, a 64GB AMD Strix Halo system that combines 10GbE, a 5-bay NAS, and more into a single box#amd #Minisforum #nas #StrixHalo
    Minisforum N5 Max Review with AMD Ryzen AI Max+ 395
  18. ACEMAGIC F9A is an upcoming mini PC with a 2 liter aluminum body and AMD Ryzen AI Max+ inside with up to 128GB LPDDR5x-8000 memory, two SSDs, OCuLink, USB4, and integrated mics and speakers. acemagic.com/products/acemagic

  19. More AI news from AMD, re-use of the better parts of their Strix Halo yield for industrial use cases.

    servethehome.com/amds-physical

    "Physical AI" aka robotics and edge use cases. Buzzword galore! 😆
    Still remember when "edge" was the new buzzword Pepperidge Farm Remembers

    Something I do find interesting is the claim of hard real-time assurances whilst virtualized with Xen.

    Technically a guaranteed deadline of 2 years is hard real-time too, just as MS-DOS is an amazing real-time OS, but I'm sure that's not what they're talking about...

    Any one got more info on the Xen claim? Haven't heard so much about them these days...

    #amd #strixhalo #ai #EmbedddedSystems #PhysicalAI #edgecomputing #robotics #xen #virtualization #realtime #rtos #msdos

  20. AMD’s Physical AI Plans Come Into Focus as Company Launches Ryzen Embedded AI X100

    At Advancing AI 2026, AMD laid out their plans for a comprehensive product stack for physical AI hardware. From SoCs to modules to dev kits, AMD is eyeing physical AI as their next big growth opportunity#amd #Edge #Kria #PhysicalAI #RDNA35 #RyzenEmbedded #StrixHalo #Zen5
    AMD's Physical AI Plans Come Into Focus as Company Launches Ryzen Embedded AI X100

  21. Being now retired I no longer have corporate AI budget to spend. So I tried local LLM in AMD Halo Strix PC, a Framework Desktop. I did try earlier when it was new, but was *not impressed*. Now, after a year or so, much has changed. Models don't crash all the time, less hallucinations, and faster. I have now settled to Lemonade server and Hermes Agent in Hermes Studio, might delete later.

    I think I'm onto something with this. As a first project I configured it into blind UI using only voice. I can walk around with wireless headset, ask AI to search something. STT model turns it to text, chat model thinks, Kagi MCP does the web searches, and TTS model speaks out the answer. All this in a regular mini PC.

    Next I probably need to look at open source coding tools. Hmm, blind coding in the garden, eh? FYI I'm not blind, just tinkering with ideas.

  22. Yeah this is the model I have been wanting for my #StrixHalo since I got it. Perfect.

  23. Два AMD Strix Halo в AI‑инфраструктуре: 34 контейнера на одном, ~70 tok/s Qwen3.6 на другом

    На узле моей AI‑платформы крутятся 34 контейнера: Dify, RAGFlow, векторные базы, мониторинг и SSO. Большой языковой модели среди них нет: основную генерацию стек получает по LAN с DGX Spark. На втором таком же мини‑ПК я отдельно поднял локальную Qwen3.6–35B‑A3B и прогнал серию замеров от 1K до 64K при контекстном окне 256K. Обе машины — Beelink GTR9 Pro на Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo). Ниже — что эти коробки реально умеют: 117,4 ГиБ GTT после настройки ttm.pages_limit , p50/p95 локальных эмбеддингов и реранка, около 70 tok/s генерации через Vulkan/RADV и три грабли gfx1151.

    habr.com/ru/articles/1058502/

    #strixhalo #amd #selfhosted #llm #vulkan #rocm

  24. Come Scegliere il Miglior Mini PC per l'AI Locale nel 2026: Strix Halo vs DGX Spark vs Mac

    Un mini PC grande quanto un libro tascabile è oggi in grado di eseguire localmente un modello da 200 miliardi di parametri. Ma la scelta non dipende solo dal prezzo. La capacità della memoria determina quali modelli possono essere caricati, la larghezza di banda influisce sulla velocità di esecuzione e lo stack software — CUDA, ROCm o Metal — stabilisce se gli strumenti che utilizi funzioneranno davvero. Ecco un confronto tra le quattro principali opzioni disponibili nel 2026, con prezzi e benchmark aggiornati.

    buysellram.com/blog/how-to-cho…

    #AIlocale #LLM #MiniPC #HardwareAI #StrixHalo #DGXSpark #AppleSilicon #EdgeAI #InfrastrutturaAI #Ollama #RyzenAI #AIPC #AMD #NVIDIA #Apple

  25. Lilbits: Flipper Zero’s firmware future, a new Linux gaming laptop, an E Ink monitor, and AMD’s pricey Ryzen Halo mini PC

    Shortly after launching a new thin and light Linux laptop with an Intel Panther Lake processor, Linux PC company System76 is preparing to launch… another notebook that could be described the same way.

    But the updated System76 Adder Pro also packs features like discrete graphics and an OLED display with a high refresh rate, which means that it’ll both be a better fit for gaming or mobile […]

    #amd #amdRyzenHalo #bigme #bigmeB251Pro #eInkMonitor #flipperZero #google #hmd #lilbits #linuxLaptop #nokia #pixel11 #pixel11Fold #pixel11Pro #ryzenHalo #steamMachine #strixHalo #system76AderPro #Valve Read more: liliputing.com/lilbits-flipper
  26. The AMD Ryzen Halo mini workstation with Ryzen AI MAX+ 395, 128GB LPDDR5x RAM, a 2TB SSD, 10 Gigabit Ethernet, and Windows and Linux support is now available from Micro Center... for $4000. amd.com/en/blogs/2026/amd-ryze

  27. Cringe model card image but actually pretty impressive Stepfun 3.7 Flash quant for #StrixHalo

    https://huggingface.co/jcbtc/Step-3.7-Flash-ROCmFPX-Q3-QualityPlus

  28. We test the AMD Ryzen AI Halo developer system and see how AMD is putting its spin on a 128GB local AI dev box#amd #RyzenAI #RyzenAIHalo #StrixHalo
    AMD Ryzen AI Halo Developer System Review AMD Goes for Local AI
  29. GMK EVO-X3 with Ryzen AI Max+ 395 and 128GB RAM now available for $3600 and up

    The GMK EVO-X3 is a slim desktop computer that packs a lot of power into a compact design. With an AMD Ryzen AI Max+ 395 processor featuring Radeon 8060S discrete-class graphics, 128GB of RAM with 256GB/s bandwidth, and a robust set of ports including USB4 and OCuLink connectors, GMK is positioning the EVO-X3 as an AI […]

    #gmk #gmkEvoX3 #miniPc #strixHalo Read more: liliputing.com/gmk-evo-x3-with
  30. GPD Win Max 3 is a mini laptop for work and play with AMD Strix Halo and a removable battery

    The GPD Win Max 3 is a mini-laptop that packs a lot of horsepower into a compact design. With a 9.06 inch display and a nearly full-sized keyboard and Precision touchpad, it’s a little laptop you can use for productivity on the go. But remove a couple of magnetic panels above the keyboard and you’ll find a set of joysticks for gaming.

    And with an AMD Strix Halo processor featuring […]

    #gpd #gpdWinMax #gpdWinMax3 #handheldGamingPc #miniLaptop #strixHalo Read more: liliputing.com/gpd-win-max-3-i
  31. Cool guide for getting #RDMA working for AMD #StrixHalo in #Linux. Reminds me of a startup I was in ~15 years ago where we used #Infiniband for #GlusterFS. Looks like it still needs some work to remain stable. The troubleshooting section has a deadlock warning (and fix) right off the bat.
    https://github.com/kyuz0/amd-strix-halo-vllm-toolboxes/blob/main/rdma_cluster/setup_guide.md

  32. Oh boy another ROCM llama.cpp fork for #StrixHalo ​:ExhaustedPepe:​
    https://github.com/charlie12345/ROCmFPX

  33. GMK EVO-X3 mini PC with Ryzen AI Max+ 395 and up to 128GB RAM launches this month

    The GMK EVO-X3 is a compact workstation with a 16-core, 32-thread processor, discrete-class integrated graphics, and plenty of I/O including an OCuLink port for an external PCIe 4.0 connection to a graphics dock or other add-ons.

    First revealed earlier this year, the EVO-X3 will be available for “early access registration” on June 22, ahead of a global launch on June 29th July 6th. (Update: […]

    #gmk #gmkEvoX3 #gorgonHalo #miniPc #strixHalo #workstation Read more: liliputing.com/gmk-evo-x3-mini
  34. I have my own issue with #Deepseek v4 Pro in terms of performance to params. Though I do recognize how in terms of the tech behind it how much of a achievement it is.

    So when I first heard about the
    ds4 project I scoffed and thought wow that is going to run like ass ass. Though after hearing about it more and more in #StrixHalo circles I figured why not give it a shot and I must say I am quite impressed with what it does on low power hardware. It is not major ground breaking but it is worth having as a option if needed. Was even able to link of the jank ds4-server to my llama-swap config.

    Even appreciate the work Donato Capitella added to the Strix Halo cause as always/ (Even if I have no need for his toolboxes)
    https://youtu.be/Cfl3TS7ME5s

  35. Recommended: A new #deepseek v4 toolbox over at strix-halo-toolboxes.com/
    lets me run a powerful DeepSeek v4 flash Q4 quant LLM on dual Strix Halo 128GB. Give it a try! #strixhalo #localAI #inference

  36. A mini PC the size of a paperback can now run a 200B-parameter model locally. But choosing one isn't about the lowest price tag. Capacity sets what fits, bandwidth sets how fast it runs, and the software stack — CUDA, ROCm, or Metal — decides whether your tools work at all. Here's how the four real options compare in 2026, with current prices and benchmarks.
    buysellram.com/blog/how-to-cho
    #LocalAI #LLM #MiniPC #AIhardware #StrixHalo #DGXSpark #AppleSilicon #EdgeAI #RyzenAI #AIPC #AMD #NVIDIA #Apple

  37. Choosing A mini PC isn't about the lowest price tag. Capacity sets what fits, bandwidth sets how fast it runs, and the software stack — CUDA, ROCm, or Metal — decides whether your tools work at all. Here's how the four real options compare in 2026, with current prices and benchmarks.
    buysellram.com/blog/how-to-cho
    #LocalAI #LLM #MiniPC #AIhardware #StrixHalo #DGXSpark #AppleSilicon #EdgeAI #AIinfrastructure #Ollama #RyzenAI #AIPC #AMD #NVIDIA

  38. AMD Ryzen AI Max+ 395 vs Nvidia DGX Spark vs Apple Mac — plus when a GPU tower still beats all three. A practical hardware guide for IT managers, developers, and small-business owners weighing a local LLM machine.

    Running large language models locally went from a niche hobby to a real procurement question in 2026. A mini PC the size of a paperback can now hold a 200-billion-parameter model — the kind of workload that used to need a server rack.

    But picking one isn't about the lowest price. Three things decide whether a model runs well: memory capacity (what fits), memory bandwidth (how fast it runs), and the software ecosystem — CUDA, ROCm, or Metal — that determines whether your existing tools work at all.

    There are four real ways to run a local LLM on your desk: a discrete-GPU tower (fastest, but a VRAM wall), AMD Strix Halo mini PCs (big unified memory, cheap, Windows-native), Nvidia's GB10 boxes like the DGX Spark and Dell Pro Max (CUDA, but now $4,699 and Linux-only), and Apple's Mac mini and Mac Studio (high bandwidth, silent, no CUDA).

    This guide breaks down which fits which job — with verified specs and current prices.

    An appendix at the end collects what early buyers of the AMD “lunchbox” are actually reporting.

    buysellram.com/blog/how-to-cho
    #LocalAI #LLM #MiniPC #AIhardware #StrixHalo #DGXSpark #AppleSilicon #EdgeAI #AIinfrastructure #Ollama #RyzenAI #AIPC #AMD #NVIDIA #Apple #technology

  39. ONEXPLAYER X2 Mini Pro handheld gaming PC with Ryzen AI Max+ 388 hits Indiegogo for $2466 and up

    The ONEXPLAYER X2 Mini Pro is a handheld game console with an 8.8 inch, 1920 x 1200 pixel, 30 -144 Hz AMOLED display, detachable controllers, and the most powerful graphics currently available for a device this size.

    But with an AMD Strix Halo processor and at least 48GB of high-speed memory inside, it’s unsurprising that this handheld is expensive. The ONEXPLAYER X2 Mini Pro is now available […]

    #crowdfunding #handheldGamingPc #oneNetbook #ONEXPLAYER #onexplayerApexAir #onexplayerX2Mini #onexplayerX2MiniPro #strixHalo Read more: liliputing.com/onexplayer-x2-m
  40. A mini PC the size of a paperback can now run a 200B-parameter model locally. But choosing one isn't about the lowest price tag. Capacity sets what fits, bandwidth sets how fast it runs, and the software stack — CUDA, ROCm, or Metal — decides whether your tools work at all. Here's how the four real options compare in 2026, with current prices and benchmarks.
    buysellram.com/blog/how-to-cho
    #LocalAI #LLM #MiniPC #AIhardware #StrixHalo #DGXSpark #EdgeAI #AIinfrastructure #tech #RyzenAI #NVIDIA #Apple

  41. MINISFORUM N5 MAX NAS with AMD Strix Halo launches for $2469

    The MINISFORUM N5 Max is a computer with an AMD Ryzen AI Max+ 395 Strix Halo processor featuring a 16-core, 32-thread CPU, a discrete-class Radeon 8060S GPU, and high-bandwidth memory.

    It’s also a NAS with support for up to 10 storage devices: 5 hard dries and 5 SSDs, as well as dual 10 Gigbit LAN ports, among other features. First unveiled during CES in January, the N5 Max is now available […]

    #minisforum #minisforumN5Max #nas #strixHalo Read more: liliputing.com/minisforum-n5-m
Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.