Es ist die Rede von einzelnen RAM-Modulen (wie man sie mehrfach oder vielfach in Desktops oder Servern einbauen könnte) - nicht von maximalausgestatteten (aber zusammenverkabelbaren) Komplettrechnern.

Stimmt das überhaupt???
Es gab ja schon Macs mit 512GB RAM (vgl. M3 Ultra Mac Studio)

Nein, ich bin gar nicht beeindruckt, weil nämlich jeder versierte Leser weiß, dass Geekbench wenig Aussagekraft hat. Wohl deswegen wird es immer nach Appleneugeräteankündigungen in Gerüchten verbreitet und brav von allen Journalisten abgeschrieben, damit auch ja die ganze Welt wisse, dass Apple am schnellsten sei.

Seriöser Journalismus ignorierte solche Enten oder ordenete sie angemessen ein!

"ist eine Klasse besser als Konkurrenz"

Auf den beiden Outdoor-Bildern sind Interferenzstreifen sehr prominent. Wenn schon der "beste" Falter so außerordentlich schlecht ist, kann ich mir gar nicht vorstellen, wie schlecht die Konkurrenz sein muss, um die zitierte Aussage zu rechtfertigen.

Seit Neuestem ist noch ein Popup-Ärger aufgetaucht. Das Cookie-Banner "We value your privacy / Accept All" erscheint nicht nur wie zuvor einmal pro Browsersitzung, sondern auf JEDER einzelnen Artikelwebseite! Bitte diese Totalnerverei wieder abstellen!

Wenn, wie im Bannertext "We value your privacy" behauptet, Privatsphäre wirklich geboten würde, warum ist dann Accept All die einzige prominente Option in Verletzung der EU-Datenschutzgrundverordnung mit ihrem vorgeschriebenem Opt-in-Default? Beachte: Opt-in ist das Gegenteil vom Opt-out des zu vermeidenden "Accept All" im Banner! Beachte auch, dass NBC regelmäßg in Meinungsartikeln ein Plädoyer für rechtskonformen Datenschutz liefert, aber bei Cookiebannern immer das Gegenteil tut.

Quote32 GB of RAM

QuoteRAM not expandable

If you plan using this mini-PC for AI (extensively):
Since the total memory (RAM + VRAM) in this mini-PC does not go above 32 GB: Know that with current SOTA AI LLM model Qwen3.6-35B-A3B[1] (in its size class) (only 3B parameters get activated per generated token -> perfect for RAM-only, no dGPU, devices), and its bang for the buck, 4-bit quant, you will be restricted to about this amount of context:

Quote from: reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sq94qx/is_anyone_getting_real_coding_work_done_with.. I've come to the conclusion that (1) 32768 is the biggest context I can get away with in an adequately smart model, and (2) it just ain't enough.

In this memory sense, any upgradable RAM + 6-8 GB VRAM gaming laptop (used for 700-800 bucks) is superior and much cheaper, even if new. The additional 8 GB of memory/VRAM of the GPU make all the difference in being able to fit and run huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF/blob/main/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_XL.gguf.

It is possible to stream the 3B active parameters from a SSD, but you'd have to inform yourself on how many tokens per second you'd be getting (ask/search e.g. on /r/localllama, /r/localllm).

More about running AI models locally: notebookchat.com/index.php?topic=315954.0 ("Your own ChatGPT, offline: AI without the cloud on your laptop") and comments.

[1] artificialanalysis.ai/?models=nemotron-3-5-lightning%2Cmuse-glimmer%2Cqwen3-8-27b-medium%2Cqwen3-6-35b-a3b%2Cqwen3-8-27b%2Cg9v3-39a5b%2Cgemma-4-31b&intelligence=artificial-analysis-intelligence-index#intelligence (Qwen3.8-27B (dense architecture -> 27B active parameters per token) scores much higher, but it's much slower) (you can look up non-reasoning scores or other models in the table)

If you still want this 32 GB total memory mini-PC: According to

reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1we8tl1/3827b_has_ruined_353635bs_for_me_its_just

, Qwen3.8-27B (dense) is, unsurprisingly and as can be seen in the previously mentioned artificialanalysis evaluation, a superior model VS Qwen3.6-35B-A3B for most tasks. So, if you are (really) ok with waiting many times longer for a much better answer (for simpler tasks, Qwen3.6-35B-A3B can be good enough and is much faster), you should consider huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF (Q4_K_XL). Due to also being smaller (27B vs 35B), Qwen3 27B has the advantage of giving you many more context tokens[2] on a 32 GB RAM-only device.

The slow speed of running a 27B dense quant on a DDR5-only device is ultimately going to annoy you, so, as previously mentioned, you should really think about getting a device with an at least additional 8 GB VRAM GPU, so that you can offload parts of the LLM into the much faster VRAM and run a ~27B dense, 4-bit quant, (much) faster VS a DDR5-only device.

[2]
Context: 16,384[KV cache context tokens per GB]*(32 [GB total memory] - 6 [GB for OS] - [quant filesize])[3]:

• ~59,000 context tokens when using Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_XL.gguf = 16,384*(32-6-22.4) (or ~26,000 context tokens when giving the OS 8 GB, instead of 6 GB)
• ~138,000 context tokens when using Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf = 16,384*(32-6-17.6)

In other words, Qwen 27B more than doubles your available context tokens to approx. 76,800 (16,384*(22.4-17.6)).

[3] reddit.com/r/Qwen_AI/comments/1vo8pjz/qwen3827b_kv_cache_works_out_to_64_kibtoken_so/

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For 1500 bucks you can get a desktop PC with more of total memory and it will be faster, too, because it will have a good gaming GPU with 12 GB of VRAM:

• this: 3808 AI score = 32 GB RAM * 119 GB/s (=128*7467/1000/8)

vs

• desktop PC build with a RTX 4070: 8915 AI score = 32 GB RAM * 89.6 GB/s (=128*5600/1000/8) + 12 GB VRAM * 504 GB/s

You may also be able to get 2*24 GB of RAM.