Modelli IA che questa macchina esegue

Eseguiti in locale, interamente nella memoria della scheda video: nessun servizio esterno, nessun dato che esce.

72B
Qwen2.5 72Bin locale · 8 bit · contesto 32k
97modelli
ModelloParametriQuant.OccupaMargineContesto max
Mixtral 8X22B176 BQ4_087,2 GB8,8 GB44k
Qwen2.5 72B72 BQ8_085,6 GB10,4 GB32k
Qwen2.5 72B72 BQ4_053,7 GB42,3 GB32k
Llama3.3 70B70 BQ8_080,3 GB15,7 GB
Llama3.1 70B70 BQ8_080,3 GB15,7 GB
Codellama 70B70 BQ8_078,5 GB17,5 GB
Llama3.3 70B70 BQ4_045,5 GB50,5 GB
Llama3.1 70B70 BQ4_045,5 GB50,5 GB
Deepseek-r1 70B70 BQ4_045,5 GB50,5 GB
Codellama 70B70 BQ4_K_M44,4 GB51,6 GB
Codellama 70B70 BQ4_041,6 GB54,4 GB
Mixtral 8X7B56 BQ4_029,5 GB66,5 GB32k
Codellama 34B34 BFP1672,3 GB23,7 GB
Codellama 34B34 BQ8_038,4 GB57,6 GB
Codellama 34B34 BQ4_K_M21,7 GB74,3 GB
Llava 34B34 BQ4_020,8 GB75,2 GB
Codellama 34B34 BQ4_020,4 GB75,6 GB
Qwen2.5 32B32 BFP1672,5 GB23,5 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BFP1672,5 GB23,5 GB32k
Qwen2.5 32B32 BQ8_039,6 GB56,4 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BQ8_039,6 GB56,4 GB32k
Qwen2.5 32B32 BQ4_023,6 GB72,4 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BQ4_023,6 GB72,4 GB32k
Qwq 32B32 BQ4_023,6 GB72,4 GB40k
Deepseek-r1 32B32 BQ4_023,6 GB72,4 GB128k
Gemma2 27B27 BFP1658,3 GB37,7 GB
Gemma2 27B27 BQ8_031,0 GB65,0 GB
Gemma3 27B27 BQ4_018,6 GB77,4 GB
Gemma2 27B27 BQ4_K_M17,8 GB78,2 GB
Gemma2 27B27 BQ4_016,7 GB79,3 GB
Mistral-small 24B24 BQ4_016,8 GB79,2 GB32k
Mistral-small 22B22 BQ4_013,5 GB82,5 GB
Qwen2.5 14B14 BFP1633,4 GB62,6 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BFP1631,6 GB64,4 GB
Qwen2.5 14B14 BQ8_018,5 GB77,5 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BQ8_016,8 GB79,2 GB
Phi4 14B14 BQ4_09,7 GB86,3 GB
Qwen2.5 14B14 BQ4_011,4 GB84,6 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BQ4_09,6 GB86,4 GB
Deepseek-r1 14B14 BQ4_011,4 GB84,6 GB128k
Codellama 13B13 BFP1627,9 GB68,1 GB
Codellama 13B13 BQ8_014,8 GB81,2 GB
Codellama 13B13 BQ4_K_M8,4 GB87,6 GB
Codellama 13B13 BQ4_07,9 GB88,1 GB
Llava 13B13 BQ4_07,9 GB88,1 GB
Gemma3 12B12 BQ4_08,7 GB87,3 GB
Gemma2 9B9 BFP1619,8 GB76,2 GB
Gemma2 9B9 BQ8_010,5 GB85,5 GB
Gemma2 9B9 BQ4_K_M6,2 GB89,8 GB
Gemma2 9B9 BQ4_05,8 GB90,2 GB
Llama3.1 8B8 BFP1617,2 GB78,8 GB
Llama3.1 8B8 BQ8_09,1 GB86,9 GB
Deepseek-r1 8B8 BQ4_05,6 GB90,4 GB
Llama3.1 8B8 BQ4_05,3 GB90,7 GB
Qwen2.5 7B7 BFP1616,8 GB79,2 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BFP1616,8 GB79,2 GB32k
Mistral 7B7 BFP1616,7 GB79,3 GB32k
Codellama 7B7 BFP1614,4 GB81,6 GB
Qwen2.5 7B7 BQ8_09,2 GB86,8 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BQ8_09,2 GB86,8 GB32k
Mistral 7B7 BQ8_09,4 GB86,6 GB32k
Codellama 7B7 BQ8_07,7 GB88,3 GB
Qwen2.5 7B7 BQ4_05,5 GB90,5 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BQ4_05,5 GB90,5 GB32k
Deepseek-r1 7B7 BQ4_05,5 GB90,5 GB128k
Mistral 7B7 BQ4_05,8 GB90,2 GB32k
Mistral 7B7 BQ4_K_M5,8 GB90,2 GB32k
Llava 7B7 BQ4_04,4 GB91,6 GB
Codellama 7B7 BQ4_K_M4,4 GB91,6 GB
Starcoder2 7B7 BQ4_04,3 GB91,7 GB
Codellama 7B7 BQ4_04,1 GB91,9 GB
Gemma3 4B4 BQ4_03,6 GB92,4 GB
Llama3.2 3B3 BFP166,9 GB89,1 GB
Qwen2.5 3B3 BFP166,9 GB89,1 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BFP166,6 GB89,4 GB
Llama3.2 3B3 BQ8_03,7 GB92,3 GB
Qwen2.5 3B3 BQ8_03,8 GB92,2 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BQ8_03,5 GB92,5 GB
Llama3.2 3B3 BQ4_02,2 GB93,8 GB
Qwen2.5 3B3 BQ4_02,4 GB93,6 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BQ4_02,1 GB93,9 GB
Starcoder2 3B3 BQ4_01,8 GB94,2 GB
Gemma2 2B2 BFP165,6 GB90,4 GB
Gemma2 2B2 BQ8_03,0 GB93,0 GB
Gemma2 2B2 BQ4_K_M1,8 GB94,2 GB
Gemma2 2B2 BQ4_01,7 GB94,3 GB
Qwen2.5 1.5B1,5 BFP163,3 GB92,7 GB
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BFP163,3 GB92,7 GB
Qwen2.5 1.5B1,5 BQ8_01,8 GB94,2 GB
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BQ8_01,8 GB94,2 GB
Deepseek-r1 1.5B1,5 BQ4_01,2 GB94,8 GB
Qwen2.5 1.5B1,5 BQ4_01,1 GB94,9 GB
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BQ4_01,1 GB94,9 GB
Llama3.2 1B1 BFP162,7 GB93,3 GB
Llama3.2 1B1 BQ4_01,4 GB94,6 GB
Gemma3 1B1 BQ4_00,9 GB95,1 GB
Llama3.2 1B1 BQ4_K_M0,9 GB95,1 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

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.

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Drako's Bundle

Drako PRO Vertex AI Workstation - 9950X3D2, 128GB DDR5, RTX Pro 6000 96Gb, SSD 4TB NVMe

Workstation AI full tower con AMD Ryzen 9 9950X3D2,NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell 96GB GDDR7 ECC, 128 GB DDR5

Cod. Drako: 033-851SKU: N/AEAN: N/A
€ 27.150,00
IVA inclusa, escluse spese di spedizione
finanziamento da € 203,30/mese in 48 rate
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