GMtekのEvo-X2だけどMacのミドルクラス（Pro〜Maxの低構成）を完全に喰うレベルのモンスターマシン。

この記事で重要な事

• Macを凌駕する実用性： Macのミドルクラス（Pro〜Maxの低構成）を完全に喰うレベルのモンスターマシン。

• 圧倒的なコストパフォーマンス： Macで128GB環境を組むと50万〜80万円かかるところを、EVO-X2なら20万〜30万円台で実現。（最近だと40〜50万）

• コスパで完全勝利： Ubuntu、ROCm、llama.cppというオープンソースの最適化だけでこの超高速推論を叩き出しており、コスト面でMacに完全勝利している。

↑AIで加工しただけなので、面倒でも自力で調べてください

↑自分で調べる時の資料、ここの数値などを参考にして

↑この数値？なんの役に立つのだろうか？？AIに訊いたところ↓

🎯 検証結果のまとめ：EVO-X2 vs Mac

結論：条件次第でMacと同等以上。圧倒的コスパでMacのミドル構成を喰う実用モンスター環境！

1. なぜ 26B（Q8）で 40 t/s 以上の爆速が出るのか？

• 新世代のx86帯域: Ryzen AI Max+ 395は、LPDDR5X-8000（256bit）により 256 GB/s の太い帯域を持つ。

• 最適化の相乗効果: Gemma 4のGQA（グループクエリ・アテンション）と、Ubuntu26 + ROCm7 + llama.cppによるカーネル最適化（Flash Attention等）、巨大なL3キャッシュ（64MB）が完璧に噛み合った結果、理論値（約9 t/s）を大幅に超える 40 t/s超 を達成。

2. Mac（Apple Silicon）との比較

• トークン生成（大きいモデル）は Mac Max/Ultra が有利

  • モデルサイズが大きくなる（31B〜70B以上）ほど、純粋なメモリ帯域（M4 Max: ~400GB/s、Ultra: 800GB/s）の差でMacが有利。31B系で10 t/s前後へ落ちたのはこの帯域制限が原因。

• プロンプト処理（最初のレスポンス）は EVO-X2 が圧倒

  • Radeon 8060S（RDNA 3.5）の生グラフィック演算パワー（FLOPS）が非常に高いため、長文プロンプトの読み込みやパース速度は、Macを凌駕するケースが多い。

3. 総評：圧倒的なコストパフォーマンス

Macで128GBの統一メモリ環境を組むと 50万〜80万円コース になりますが、EVO-X2（ミニPC）なら 20万〜30万円台 で構築可能。
オープンソース資産（ROCm + llama.cpp）の最適化により、最高精度（Q8）の26Bモデルが一瞬で返ってくる、極めて快適で実用的なローカルAIサーバーが爆誕したと言えます。

↑ただのまとめだけど