Ryzen AI Max 400: AMD schießt mit 192 GiB gegen Nvidia N1X

AMD hat den direkten Vergleich mit Nvidia gesucht und dafür eine Tabelle in Umlauf gebracht, die acht aktuelle Sprachmodelle gegen zwei Plattformen antreten lässt. Wer große Sprachmodelle lieber lokal als in der Cloud betreibt, findet darin das zentrale Verkaufsargument der Ryzen AI Max 400 wieder, allerdings aus der Feder des Herstellers: AMD sieht seine Prozessoren entsprechend klar im Vorteil.

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Die Botschaft ist klar: Während AMDs neue Halo-APUs selbst die größten Sprachmodelle, sogenannte LMMs ("Large Language Models") noch laden können, geht dem Nvidia RTX Spark Superchip vorher der Systemspeicher aus.

Ryzen AI Max 400 vs. N1X: Worauf AMDs Vergleich abzielt

Hinter der Aufstellung steckt Saša Marinković, AMDs Senior Director Marketing, welcher den Beitrag am 2. Juni 2026 zur Computex absetzte. Sein Aufhänger ist das Speicherbudget: Der Ryzen AI Max+ 495 bietet bis zu 192 GiB LPDDR5X-Speicher als Unified Memory, von denen sich 160 GiB als VRAM deklarieren lassen. Nvidias GB10 und die daraus abgeleitete Nvidia RTX Spark Superchips alias N1X und N1 bleiben hingegen bei 128 respektive 64 GiB. Genau diese Lücke nutzt AMD als Hebel.

Welche Modelle die Ryzen AI Max 400 laut AMD ausführen

Laut AMD führen die Ryzen AI Max 400 in der Konfiguration mit 192 GiB LPDDR5X selbst Sprachmodelle mit über 300 Milliarden Parametern lokal aus, während der Nvidia RTX Spark Superchip hier passen muss. Die Tabelle stellt acht große Sprachmodelle von 30 bis 321 Milliarden Parametern gegenüber.

Quelle: AMD AMD Ryzen AI Max 400 mit bis zu 192 GiB gegen Nvidia RTX Spark Superchip mit bis zu 128 GiB. Step3 mit 321 Milliarden Parametern und DeepSeek V4 Flash mit 284 Milliarden laufen demnach nur auf der AMD-Plattform, beim Nvidia RTX Spark Superchip steht ein klares "läuft nicht". Qwen3 VL 235B und Kimi MiniMax M2.7 mit 230 Milliarden erreichen AMD-seitig grünes Licht, auf Nvidias Seite immerhin ein "instabil".

Ab GPT-OSS 120B abwärts ziehen beide Plattformen gleich. Die Werte gelten laut Fußnote für eine Q4_K_M-Quantisierung bei 256K Kontextlänge, was den realen Speicherbedarf mitbestimmt.

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Dass Sprachmodelle mit über 300 Milliarden Parametern auf einem x86-System laufen, bewirbt AMD als Premiere und Alleinstellungsmerkmal der Mini-PCs der Serie Ryzen AI Halo mit Ryzen AI Max 400 ("Gorgon Halo").

Warum Nvidias N1X am Speicherlimit hängt

Nvidias N1X teilt sich die Speicherobergrenze von 128 GiB LPDDR5X mit dem professionellen DGX Spark, weil beide auf demselben GB10-Superchip basieren. Der RTX Spark, Nvidias Consumer-Ableger des GB10, kombiniert 20 ARM-Prozessorkerne mit einer Blackwell-GPU und bindet den Speicher über 16 LPDDR5X-Kanäle an.

Mehr als 128 GiB Systemspeicher sieht die Plattform nicht vor. AMD legt mit 192 GiB also 64 GiB obendrauf, welche im Zweifel über das Laden eines großen KI-Modells entscheiden. Dass ein größerer, gemeinsam genutzter Speicher beim lokalen Inferencing maßgeblich ist, ist unstrittig und ein Argument für AMD.

Nvidia kann für solche Fälle aber noch größere Geschütze auffahren: Der nochmals größere Grace Blackwell Ultra Superchip ("GB300") bietet 288 GiB HBM3E und 496 GiB LPDDR5X und damit insgesamt 784 GiB Systemspeicher.

• Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
• Nvidia Grace-CPU mit 72 Neoverse V2 ARM-Prozessorkernen
• Nvidia Blackwell Ultra GPU mit 288 GiByte HBM3e-Speicher
• 496 GiByte LPDDR5X als Systemspeicher für die CPU
• ConnectX-8 SuperNIC-Netzwerkchip mit 800 Gb/s

Im Consumer-, Desktop- und Client-Segment hat AMD allerdings mit Ryzen AI Max 400 aktuell die Nase unbestritten vorn. Nvidia wird das im Hinblick auf das ungleich lukrativere Enterprise-Segment wohl problemlos verschmerzen können.

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Quelle: AMD

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Ryzen AI Max 400: AMD schießt mit 192 GiB gegen Nvidia N1X AMD-Marketingchef Saša Marinković hat auf X eine Vergleichstabelle geteilt, welche die Ryzen AI Max 400 ("Gorgon Halo") Sprachmodelle bescheinigt, an denen Nvidias RTX Spark Superchips der N1X und N1 am Speicher scheitern.

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