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 Titan MAX AI Workstation è la workstation AI di punta 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 PRO 9985WX, processore workstation Zen 5 (Shimada Peak) da 64 core e 128 thread basato su piattaforma professionale AMD WRX90, abbinato a 512GB di memoria DDR5 ECC Registered ed a due straordinarie NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition con ben 96GB di memoria GDDR7 ECC ciascuna (192GB di VRAM complessiva). Una soluzione progettata per gestire localmente modelli AI di grandi dimensioni, ambienti agentici avanzati, inferenza enterprise privata, virtualizzazione, simulazioni 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.
Le due NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q rappresentano GPU workstation professionali progettate specificamente per intelligenza artificiale, simulazioni, rendering accelerato e ambienti HPC desktop. I 96GB di VRAM GDDR7 ECC per scheda — 192GB complessivi 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, AI production e ambienti enterprise.
La piattaforma AMD WRX90 porta la workstation su un livello superiore rispetto alle soluzioni HEDT tradizionali, offrendo una base realmente enterprise per workstation professionali ad alta espandibilità. Il supporto alla memoria DDR5 ECC Registered, l'elevato numero di linee PCIe, la maggiore scalabilità della piattaforma Threadripper PRO e la scheda madre ASUS Pro WS WRX90E-SAGE SE consentono di integrare storage multipli, networking ad alte prestazioni, schede professionali aggiuntive e future espansioni GPU. Il risultato è una workstation ideale non solo come sistema AI standalone, ma anche come nodo computazionale avanzato per infrastrutture AI private, ambienti on-premises, sviluppo multi-container e workload professionali ad alta intensità.
Dati Tecnici
- Form factor: Full Tower — SilverStone ALTA F2, vetro temperato, nero
- CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 9985WX — 64 core / 128 thread, architettura Zen 5 (Shimada Peak), 3.2GHz base fino a 5.4GHz Turbo, socket sTR5, 350W TDP, piattaforma AMD WRX90 professionale
- GPU: 2x NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition — 96GB GDDR7 ECC ciascuna (192GB totali), PCIe 5.0, formato Dual Slot, architettura Blackwell professionale, Tensor Core di nuova generazione, driver NVIDIA RTX Enterprise certificati
- Scheda madre: ASUS Pro WS WRX90E-SAGE SE — chipset AMD WRX90, socket sTR5, supporto CPU AMD Ryzen Threadripper PRO, memoria DDR5 ECC Registered, piattaforma workstation enterprise ad altissima espandibilità, PCIe 5.0 e networking professionale
- Memoria: G.Skill RIMM T5 NEO DDR5-6400 Quad-Kit ECC Registered - 512 GB (8x 64 GB)
- Storage Primario: SSD Corsair Force MP700 Elite 4TB - NVMe PCIe 5.0, M.2 2280
- Storage Secondario: SSD Corsair Force MP700 Elite 4TB - NVMe PCIe 5.0, M.2 2280 (8TB totali)
- Raffreddamento: Silverstone XE360-TR5 AIO - 360 mm - sistema di raffreddamento a liquido da 360mm ad alte prestazioni
- Alimentatore: SilverStone SST-HA2500R-PM Hela Cybernetics Platinum - 2500 Watt, modulare, alta efficienza, predisposto per workload AI professionali e future espansioni GPU
- Servizio assemblaggio e test: Assemblaggio professionale, configurazione, cable management, installazione componenti, validazione e test funzionale presso i laboratori Drako
- 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
- 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
Workload enterprise on-premises e ambienti AI privati - Configurazione: Personalizzabile su richiesta per CPU, memoria, storage, GPU, networking e software stack
- 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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Recensioni
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Drako PRO Titan MAX AI Workstation - Threadripper PRO 9985WX, 512GB DDR5, RTX Pro 6000 96GB ECC, Dual NVMe Gen5
Workstation AI full tower con AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX, NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell 96GB GDDR7 ECC, 256GB DDR5 e PSU SilverStone HELA 2500R Platinum da 2500W.
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