Modelli IA che questa macchina esegue
Eseguiti in locale, interamente nella memoria della scheda video: nessun servizio esterno, nessun dato che esce.
| Modello | Parametri | Quant. | Occupa | Margine | Contesto max |
|---|---|---|---|---|---|
| Mixtral 8X22B | 176 B | Q4_0 | 87,2 GB | 8,8 GB | 44k |
| Qwen2.5 72B | 72 B | Q8_0 | 85,6 GB | 10,4 GB | 32k |
| Qwen2.5 72B | 72 B | Q4_0 | 53,7 GB | 42,3 GB | 32k |
| Llama3.3 70B | 70 B | Q8_0 | 80,3 GB | 15,7 GB | — |
| Llama3.1 70B | 70 B | Q8_0 | 80,3 GB | 15,7 GB | — |
| Codellama 70B | 70 B | Q8_0 | 78,5 GB | 17,5 GB | — |
| Llama3.3 70B | 70 B | Q4_0 | 45,5 GB | 50,5 GB | — |
| Llama3.1 70B | 70 B | Q4_0 | 45,5 GB | 50,5 GB | — |
| Deepseek-r1 70B | 70 B | Q4_0 | 45,5 GB | 50,5 GB | — |
| Codellama 70B | 70 B | Q4_K_M | 44,4 GB | 51,6 GB | — |
| Codellama 70B | 70 B | Q4_0 | 41,6 GB | 54,4 GB | — |
| Mixtral 8X7B | 56 B | Q4_0 | 29,5 GB | 66,5 GB | 32k |
| Codellama 34B | 34 B | FP16 | 72,3 GB | 23,7 GB | — |
| Codellama 34B | 34 B | Q8_0 | 38,4 GB | 57,6 GB | — |
| Codellama 34B | 34 B | Q4_K_M | 21,7 GB | 74,3 GB | — |
| Llava 34B | 34 B | Q4_0 | 20,8 GB | 75,2 GB | — |
| Codellama 34B | 34 B | Q4_0 | 20,4 GB | 75,6 GB | — |
| Qwen2.5 32B | 32 B | FP16 | 72,5 GB | 23,5 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 32B | 32 B | FP16 | 72,5 GB | 23,5 GB | 32k |
| Qwen2.5 32B | 32 B | Q8_0 | 39,6 GB | 56,4 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 32B | 32 B | Q8_0 | 39,6 GB | 56,4 GB | 32k |
| Qwen2.5 32B | 32 B | Q4_0 | 23,6 GB | 72,4 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 32B | 32 B | Q4_0 | 23,6 GB | 72,4 GB | 32k |
| Qwq 32B | 32 B | Q4_0 | 23,6 GB | 72,4 GB | 40k |
| Deepseek-r1 32B | 32 B | Q4_0 | 23,6 GB | 72,4 GB | 128k |
| Gemma2 27B | 27 B | FP16 | 58,3 GB | 37,7 GB | — |
| Gemma2 27B | 27 B | Q8_0 | 31,0 GB | 65,0 GB | — |
| Gemma3 27B | 27 B | Q4_0 | 18,6 GB | 77,4 GB | — |
| Gemma2 27B | 27 B | Q4_K_M | 17,8 GB | 78,2 GB | — |
| Gemma2 27B | 27 B | Q4_0 | 16,7 GB | 79,3 GB | — |
| Mistral-small 24B | 24 B | Q4_0 | 16,8 GB | 79,2 GB | 32k |
| Mistral-small 22B | 22 B | Q4_0 | 13,5 GB | 82,5 GB | — |
| Qwen2.5 14B | 14 B | FP16 | 33,4 GB | 62,6 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 14B | 14 B | FP16 | 31,6 GB | 64,4 GB | — |
| Qwen2.5 14B | 14 B | Q8_0 | 18,5 GB | 77,5 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 14B | 14 B | Q8_0 | 16,8 GB | 79,2 GB | — |
| Phi4 14B | 14 B | Q4_0 | 9,7 GB | 86,3 GB | — |
| Qwen2.5 14B | 14 B | Q4_0 | 11,4 GB | 84,6 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 14B | 14 B | Q4_0 | 9,6 GB | 86,4 GB | — |
| Deepseek-r1 14B | 14 B | Q4_0 | 11,4 GB | 84,6 GB | 128k |
| Codellama 13B | 13 B | FP16 | 27,9 GB | 68,1 GB | — |
| Codellama 13B | 13 B | Q8_0 | 14,8 GB | 81,2 GB | — |
| Codellama 13B | 13 B | Q4_K_M | 8,4 GB | 87,6 GB | — |
| Codellama 13B | 13 B | Q4_0 | 7,9 GB | 88,1 GB | — |
| Llava 13B | 13 B | Q4_0 | 7,9 GB | 88,1 GB | — |
| Gemma3 12B | 12 B | Q4_0 | 8,7 GB | 87,3 GB | — |
| Gemma2 9B | 9 B | FP16 | 19,8 GB | 76,2 GB | — |
| Gemma2 9B | 9 B | Q8_0 | 10,5 GB | 85,5 GB | — |
| Gemma2 9B | 9 B | Q4_K_M | 6,2 GB | 89,8 GB | — |
| Gemma2 9B | 9 B | Q4_0 | 5,8 GB | 90,2 GB | — |
| Llama3.1 8B | 8 B | FP16 | 17,2 GB | 78,8 GB | — |
| Llama3.1 8B | 8 B | Q8_0 | 9,1 GB | 86,9 GB | — |
| Deepseek-r1 8B | 8 B | Q4_0 | 5,6 GB | 90,4 GB | — |
| Llama3.1 8B | 8 B | Q4_0 | 5,3 GB | 90,7 GB | — |
| Qwen2.5 7B | 7 B | FP16 | 16,8 GB | 79,2 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 7B | 7 B | FP16 | 16,8 GB | 79,2 GB | 32k |
| Mistral 7B | 7 B | FP16 | 16,7 GB | 79,3 GB | 32k |
| Codellama 7B | 7 B | FP16 | 14,4 GB | 81,6 GB | — |
| Qwen2.5 7B | 7 B | Q8_0 | 9,2 GB | 86,8 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 7B | 7 B | Q8_0 | 9,2 GB | 86,8 GB | 32k |
| Mistral 7B | 7 B | Q8_0 | 9,4 GB | 86,6 GB | 32k |
| Codellama 7B | 7 B | Q8_0 | 7,7 GB | 88,3 GB | — |
| Qwen2.5 7B | 7 B | Q4_0 | 5,5 GB | 90,5 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 7B | 7 B | Q4_0 | 5,5 GB | 90,5 GB | 32k |
| Deepseek-r1 7B | 7 B | Q4_0 | 5,5 GB | 90,5 GB | 128k |
| Mistral 7B | 7 B | Q4_0 | 5,8 GB | 90,2 GB | 32k |
| Mistral 7B | 7 B | Q4_K_M | 5,8 GB | 90,2 GB | 32k |
| Llava 7B | 7 B | Q4_0 | 4,4 GB | 91,6 GB | — |
| Codellama 7B | 7 B | Q4_K_M | 4,4 GB | 91,6 GB | — |
| Starcoder2 7B | 7 B | Q4_0 | 4,3 GB | 91,7 GB | — |
| Codellama 7B | 7 B | Q4_0 | 4,1 GB | 91,9 GB | — |
| Gemma3 4B | 4 B | Q4_0 | 3,6 GB | 92,4 GB | — |
| Llama3.2 3B | 3 B | FP16 | 6,9 GB | 89,1 GB | — |
| Qwen2.5 3B | 3 B | FP16 | 6,9 GB | 89,1 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 3B | 3 B | FP16 | 6,6 GB | 89,4 GB | — |
| Llama3.2 3B | 3 B | Q8_0 | 3,7 GB | 92,3 GB | — |
| Qwen2.5 3B | 3 B | Q8_0 | 3,8 GB | 92,2 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 3B | 3 B | Q8_0 | 3,5 GB | 92,5 GB | — |
| Llama3.2 3B | 3 B | Q4_0 | 2,2 GB | 93,8 GB | — |
| Qwen2.5 3B | 3 B | Q4_0 | 2,4 GB | 93,6 GB | 32k |
| Qwen2.5-coder 3B | 3 B | Q4_0 | 2,1 GB | 93,9 GB | — |
| Starcoder2 3B | 3 B | Q4_0 | 1,8 GB | 94,2 GB | — |
| Gemma2 2B | 2 B | FP16 | 5,6 GB | 90,4 GB | — |
| Gemma2 2B | 2 B | Q8_0 | 3,0 GB | 93,0 GB | — |
| Gemma2 2B | 2 B | Q4_K_M | 1,8 GB | 94,2 GB | — |
| Gemma2 2B | 2 B | Q4_0 | 1,7 GB | 94,3 GB | — |
| Qwen2.5 1.5B | 1,5 B | FP16 | 3,3 GB | 92,7 GB | — |
| Qwen2.5-coder 1.5B | 1,5 B | FP16 | 3,3 GB | 92,7 GB | — |
| Qwen2.5 1.5B | 1,5 B | Q8_0 | 1,8 GB | 94,2 GB | — |
| Qwen2.5-coder 1.5B | 1,5 B | Q8_0 | 1,8 GB | 94,2 GB | — |
| Deepseek-r1 1.5B | 1,5 B | Q4_0 | 1,2 GB | 94,8 GB | — |
| Qwen2.5 1.5B | 1,5 B | Q4_0 | 1,1 GB | 94,9 GB | — |
| Qwen2.5-coder 1.5B | 1,5 B | Q4_0 | 1,1 GB | 94,9 GB | — |
| Llama3.2 1B | 1 B | FP16 | 2,7 GB | 93,3 GB | — |
| Llama3.2 1B | 1 B | Q4_0 | 1,4 GB | 94,6 GB | — |
| Gemma3 1B | 1 B | Q4_0 | 0,9 GB | 95,1 GB | — |
| Llama3.2 1B | 1 B | Q4_K_M | 0,9 GB | 95,1 GB | — |
Occupazione calcolata con un margine del 15% per attivazioni e frammentazione, su una finestra di contesto di 8.192 token. Contesti più lunghi richiedono memoria aggiuntiva; modelli più grandi possono girare appoggiandosi alla RAM di sistema, ma molto più lentamente.
La Drako PRO Vertex AI Workstation è una workstation AI professionale di fascia enterprise progettata per ricercatori, sviluppatori ML, studi creativi, laboratori AI e aziende che necessitano di enorme capacità computazionale per training, fine-tuning, inferenza avanzata e workload HPC locali. Al centro del sistema troviamo l'AMD Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition, il primo processore desktop al mondo con doppia 3D V-Cache di seconda generazione su entrambi i CCD, abbinato a 128GB di memoria DDR5 e alla potentissima NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition con ben 96GB di memoria GDDR7 ECC. Una piattaforma professionale senza compromessi progettata per gestire modelli AI di dimensioni estremamente elevate direttamente in locale.
Ogni workstation viene assemblata, configurata e validata manualmente nei laboratori Drako prima della spedizione, con l'intero software stack AI già installato e perfettamente ottimizzato — PyTorch, TensorFlow, Docker, CUDA, cuDNN, vLLM, Hugging Face, DeepSpeed, Triton, RAPIDS e altri framework professionali sono pronti fin dal primo avvio. Questo approccio «ship-ready» elimina problemi di compatibilità tra driver, CUDA e librerie, consentendo di iniziare immediatamente a lavorare su training, inferenza e deployment AI senza perdite di tempo.
La nuova NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q rappresenta una soluzione di classe workstation pensata specificamente per applicazioni professionali AI, scientifiche e creative. I suoi 96GB di VRAM GDDR7 ECC consentono di eseguire localmente Large Language Model di dimensioni enormemente superiori rispetto alle GPU consumer tradizionali, permettendo inferenza fluida su modelli da decine fino a oltre 100 miliardi di parametri con quantizzazione avanzata, oltre a training e fine-tuning di reti neurali molto più complesse. La memoria ECC garantisce inoltre maggiore affidabilità nei workload professionali e nei calcoli prolungati, un elemento fondamentale in ambito ricerca, simulazione e AI production.
Grazie all'architettura Blackwell professionale e ai Tensor Core di nuova generazione con supporto FP4 avanzato, questa workstation è ideale per ambienti AI on-premises, AI assistant privati, RAG enterprise, computer vision, simulazioni, rendering GPU accelerato, virtual production e data science avanzata. La doppia 3D V-Cache della CPU (208MB di cache totale) elimina inoltre l'asimmetria delle generazioni precedenti, garantendo prestazioni elevate e uniformi su tutti i 16 core nei carichi multi-thread più pesanti, dal preprocessing dati alla compilazione, fino alle simulazioni e ai workflow professionali più intensivi.
- Software stack preinstallato: PyTorch, TensorFlow, Docker, CUDA, cuDNN, vLLM, Hugging Face, DeepSpeed, Triton Inference Server, ONNX Runtime, Jupyter, RAPIDS, NGC Containers (ambiente Linux completo via WSL2)
- Casi d'uso principali:
Training e fine-tuning avanzato di LLM
Inferenza locale di modelli AI di grandi dimensioni
RAG enterprise e AI assistant on-premises
Computer Vision (classificazione, object detection, segmentazione)
Data Science e simulazioni accelerate GPU
Rendering professionale e virtual production
Sviluppo AI privato con dati sensibili locali
Ricerca, prototipazione e ambienti HPC desktop - Configurazione: Personalizzabile (CPU, memoria, storage, GPU) su richiesta
- Validazione: Sistema assemblato, configurato e testato presso Drako prima della spedizione
Dati Tecnici
- Case: Silverstone ALTA F2, Full-Tower, Vetro Temperato - Nero
- Processore: AMD Ryzen 9 9950X3D2 Dual Edition - Processore 16 core Zen 5 con doppia 3D V-Cache, 192 MB
- Scheda Madre: Asus ProArt X870E-Creator WiFi Mainboard, AMD X870E, Socket AM5, DDR5
- Scheda Video: NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition - Scheda video 96 GB GDDR7 ECC, PCIe 5.0, Dual Slot
- Memoria RAM: Corsair Vengeance DDR5 6000MHz C40, Nero - 128GB (2x64GB)
- Storage: Corsair Force MP700 Elite NVMe SSD, PCIe 5.0 M.2 Type 2280 - 4 TB
- Alimentatore: Silverstone SST-HA1200R-PM Hela 1200R Platinum - 1200 Watt
- Dissipatore: Silverstone Hailstone 360 Cooler AIO - 360 mm
- Servizi: 3 x Servizio Assemblaggio / Test
- Software: Microsoft Windows 11 Pro, 64 Bit - OEM (Italiano)
Le specifiche tecniche, le descrizioni e le immagini dei prodotti sono fornite dai rispettivi produttori e riportate a titolo informativo. Tali dati possono contenere errori involontari o essere soggetti a variazioni e aggiornamenti da parte del produttore senza preavviso. Le immagini sono da considerarsi indicative e potrebbero non corrispondere esattamente al prodotto consegnato.
In caso di discrepanza, fanno fede le specifiche ufficiali pubblicate dal produttore. I diritti del consumatore previsti dal D.Lgs. 206/2005 restano impregiudicati. Per chiarimenti, contattaci.
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