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 Nexus AI Workstation è una workstation AI professionale di fascia enterprise progettata per laboratori AI, sviluppatori ML, aziende, studi creativi e professionisti che necessitano di una piattaforma ad altissima capacità computazionale per inferenza avanzata, fine-tuning, orchestrazione multi-agente, virtualizzazione e workload HPC locali. Al centro del sistema troviamo il potente AMD Ryzen Threadripper 9970X, processore HEDT Zen 5 da 32 core e 64 thread basato su piattaforma TRX50 professionale, abbinato a 128GB di memoria DDR5 e alla straordinaria NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition con ben 96GB di memoria GDDR7 ECC. Una soluzione progettata per gestire localmente modelli AI di grandissime dimensioni, ambienti agentici avanzati, inferenza enterprise privata e workload professionali continuativi.
Ogni workstation viene assemblata, configurata e validata manualmente nei laboratori Drako prima della spedizione, con l'intero software stack AI già installato e ottimizzato — PyTorch, TensorFlow, Docker, CUDA, cuDNN, vLLM, Hugging Face, DeepSpeed, Triton, RAPIDS e numerosi framework professionali sono pronti fin dal primo avvio. Questo approccio “ship-ready” elimina i tipici problemi di compatibilità tra driver, CUDA e librerie AI, consentendo di iniziare immediatamente a lavorare su training, inferenza, RAG enterprise e deployment AI professionale senza perdite di tempo.
La nuova NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q rappresenta una GPU workstation professionale progettata specificamente per intelligenza artificiale, simulazioni, rendering accelerato e ambienti HPC desktop. I suoi 96GB di VRAM GDDR7 ECC consentono inferenza locale avanzata su Large Language Model open-weight di grandi dimensioni, gestione di contesti estesi, ambienti multi-agente e fine-tuning avanzato tramite quantizzazione professionale e runtime ottimizzati. La memoria ECC garantisce inoltre maggiore affidabilità nei workload professionali prolungati, un elemento fondamentale per ricerca, simulazione e AI production.
La piattaforma Threadripper TRX50 offre un livello di espandibilità e parallelismo nettamente superiore rispetto alle piattaforme desktop tradizionali, grazie al supporto quad-channel DDR5, all'elevato numero di linee PCIe 5.0 e alla possibilità di integrare storage multipli, networking ad alte prestazioni e future espansioni GPU professionali. Il sistema è quindi ideale non solo come workstation AI standalone, ma anche come nodo computazionale avanzato per infrastrutture AI private e ambienti enterprise on-premises.
- Sistema operativo: Piattaforma AI professionale preconfigurata con ambiente Linux ottimizzato per CUDA, Docker, vLLM e framework AI avanzati
- 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:
Inferenza locale avanzata di LLM open-weight
RAG enterprise e AI assistant privati
Training e fine-tuning professionale
Coding AI e ambienti agentici avanzati
Computer Vision e analisi immagini/video
Data Science e simulazioni accelerate GPU
Rendering professionale e virtual production
Virtualizzazione avanzata e multi-container AI
Ricerca, sviluppo 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 Threadripper 9970X 4 GHz (Shimada Peak) Socket sTR5
- Scheda Madre: Asus Pro WS TRX50-SAGE WiFi, AMD TRX50 Motherboard - Socket sTR5
- Scheda Video: NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition - Scheda video 96 GB GDDR7 ECC, PCIe 5.0, Dual Slot
- Memoria RAM: G.Skill Zeta R5 Neo DDR5-6400 Quad-Kit ECC Registered - 128 Gb (4x 32 GB)
- Storage: 2 x Corsair Force MP700 Elite NVMe SSD, PCIe 5.0 M.2 Type 2280 - 4 TB
- Alimentatore: Silverstone SST-HA2500R-PM Hela Cybernetics Platinum, modulare - 2500 Watt
- Dissipatore: Silverstone Hailstone 360 Cooler AIO - 360 mm
- Servizi: 3 x Servizio Assemblaggio / Test
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.
Recensioni
Non ci sono recensioni dei clienti in questo momento.
Drako PRO Nexus AI Workstation - Threadripper 9970X, 128GB DDR5, RTX Pro 6000 96GB ECC, Dual NVMe Gen5
Workstation AI full tower con AMD Ryzen Threadripper 9970X, NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell 96GB GDDR7 ECC, 128GB DDR5 e PSU SilverStone HELA 2500R Platinum da 2500W.
Finanziamento @RateinRete
Sella Personal Credit · Importo di riferimento: € 8.300
Ti ricontatteremo entro 1 giorno lavorativo.
Finanziamento soggetto ad approvazione di Sella Personal Credit S.p.A. Importi indicativi dalla tabella finanziaria. La rata effettiva verrà calcolata in base all'importo esatto dell'ordine.