Цена с учетом расширенной гарантии
Цена включает НДС 7%
Узнать сроки доставки
40-60 раб. дней —
| Тип | Новые |
| Основная задача | Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Визуализация и рендеринг |
| Процессор (CPU) | AMD Ryzen AI Max+ 495 |
| Видеокарта (GPU) | AMD Radeon 8065S (Встроенная) |
| Количество GPU, шт | 1 |
| Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ | 192 |
| Тип памяти GPU | LPDDR5x |
| Объем оперативной памяти (RAM), ГБ | 192 |
| Тип оперативной памяти | LPDDR5x |
| Форм-фактор | SFF |
ACEMAGIC F9A - компактная AI-рабочая станция на базе AMD Ryzen AI Max+ PRO 495, объединяющего 16-ядерный / 32-поточный процессор Zen 5, встроенную графику Radeon 8065S с 40 вычислительными блоками RDNA 3.5 и отдельный NPU AMD XDNA 2. CPU отвечает за подготовку данных, системную логику и работу приложений, Radeon 8065S выполняет основные параллельные AI- и графические вычисления, а NPU ускоряет энергоэффективные нейросетевые задачи. Платформа подходит для Инференса / Развертывания (Inference), RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation), Дообучения моделей (Fine-tuning), Анализа данных (Data Science), Визуализации и рендеринга и Видеоаналитики / Видеонаблюдения.
Главное преимущество ACEMAGIC F9A - 192GB LPDDR5X-8533 unified memory, общей для CPU, GPU и NPU. Radeon 8065S может использовать до 160GB общей памяти, благодаря чему компактная система способна локально размещать крупные LLM и мультимодальные модели, которые не помещаются на стандартные видеокарты с 16-32GB VRAM. Платформа обеспечивает до 131 TOPS совокупной AI-производительности, включая до 55 TOPS на NPU, а большой пул памяти особенно полезен для GGUF-моделей, длинного контекста, KV-cache, RAG и нескольких одновременно работающих AI-сервисов.
Radeon 8065S поддерживается актуальной экосистемой AMD ROCm, поэтому F9A можно использовать с совместимыми версиями PyTorch, llama.cpp, Ollama, ONNX Runtime и другими AI-инструментами. Система также оснащается OCuLink для подключения внешнего GPU, USB4, двумя 2.5GbE и поддерживает Windows 11 Pro и Linux/Ubuntu. При этом unified memory имеет меньшую пропускную способность, чем серверная HBM-память, поэтому F9A оптимален для локального inference, RAG, AI-агентов, LoRA/QLoRA fine-tuning и генеративных задач, а не для полноценного обучения крупных фундаментальных моделей с нуля.
| Категория | Мощность |
| Overall | 131 TOPS |
| NPU | 55 TOPS |
| Модель | Тип квантизации | Требуется VRAM | Совместимость | Примечание |
| Qwen3.8-27B | Нет | Примерно 55.6GB | ✅ | На ACEMAGIC F9A модель уверенно размещается в 192GB unified memory и подходит для reasoning, программирования, RAG и локальных AI-агентов. Остаётся большой запас памяти под длинный контекст, KV-cache и дополнительные AI-сервисы. |
| DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF | UD-Q4_K_XL | Примерно 155 | ✅ | Модель находится близко к максимальному объёму памяти, который можно использовать для графических задач, поэтому для стабильного запуска желательно применять оптимизированный GGUF-бэкенд, умеренный контекст и небольшой batch. Большой unified memory позволяет использовать её для локального reasoning, RAG и сложных агентных сценариев. |
| gpt-oss-120b-GGUF | Q4_K_M | Примерно 62.8GB | ✅ | Q4-версия комфортно размещается в 192GB unified memory ACEMAGIC F9A и подходит для reasoning, RAG и локального production-инференса. Остаётся значительный резерв под KV-cache, длинный контекст и фоновые AI-компоненты. |
| GLM-5.3-Flash-GGUF | UD-IQ4_XS | Примерно 157GB | ✅ | Модель практически полностью использует доступный для тяжёлых GPU-нагрузок объём памяти, поэтому желательно ограничивать контекст и batch и использовать оптимизированный GGUF-рантайм. Подходит для диалогов, RAG и локального inference при аккуратной настройке потребления unified memory. |
| Gemma-4-31B-it | Нет | Примерно 62.6GB | ✅ | На ACEMAGIC F9A модель уверенно помещается в unified memory и оставляет большой запас под контекст, KV-cache и дополнительные AI-сервисы. Хорошо подходит для локальных ассистентов, RAG и повседневного inference. |
| NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-GGUF | UD-Q4_K_M | Примерно 82.5GB | ✅ | Модель хорошо размещается в 192GB unified memory и подходит для reasoning, RAG и агентных задач. Памяти достаточно для полноценного инстанса с длинным контекстом и KV-cache, а итоговая скорость зависит от оптимизации выбранного backend под Radeon 8065S. |
| Модель | Тип | Совместимость | Примечание |
| Stable Diffusion 3 Medium (SD3-M) | Текст в изображение | ✅ | Radeon 8065S и большой пул unified memory хорошо подходят для локальной генерации изображений высокого разрешения, ControlNet и сложных графических пайплайнов. Скорость зависит от версии ROCm, выбранного backend, разрешения и размера batch. |
| FLUX.2-klein-9B | Текст в изображение | ✅ | На ACEMAGIC F9A модель хорошо подходит для локальной генерации и прототипирования. 192GB unified memory оставляют большой запас под дополнительные энкодеры, upscale-модели и сложные ComfyUI-пайплайны. |
| Stable Video Diffusion 1.1 (SVD 1.1) | Видео (img2vid) | ✅ | Большой объём unified memory позволяет размещать кадры, латенты и промежуточные буферы без частого переноса данных. ACEMAGIC F9A подходит для локальной генерации коротких роликов, а скорость зависит от разрешения, длины видео и оптимизации Radeon 8065S. |
| Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers | Текст в изображение | ✅ | Для ACEMAGIC F9A это относительно лёгкая генеративная модель. Большой запас unified memory позволяет использовать повышенное разрешение, дополнительные стадии обработки и сложные T2I-пайплайны без жёстких ограничений по памяти. |
| Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers | Текст в видео | ✅ | ACEMAGIC F9A подходит для локальной генерации коротких T2V-роликов и многостадийных видеопайплайнов. 192GB unified memory дают большой резерв под кэши и промежуточные буферы, а итоговая скорость определяется производительностью Radeon 8065S и используемого backend. |
Мы отправляем заказы ведущими транспортными компаниями:
Все отправления тщательно упаковываются и скорейшие сроки передаются в ТК.
Ориентировочные сроки сборки заказов:
В случае если оборудование требуется в срочном порядке сообщите менеджеру и мы организуем приоритетную обработку вашего заказа с учетом выбора тарифа “Экспресс” со стороны ТК.
Оплата заказа доступна после подтверждения менеджером посредством следующих способов оплаты:
ServerFlow — это интернет магазин специализирующийся на продаже Б/У и новой серверной техники. Все наше оборудование проходит строгий процесс предпродажной подготовки. Мы уделяем большое внимание тестированию всех компонентов, чтобы минимизировать вероятность возникновения гарантийных случаев и обеспечить высокое качество продукции.
Также мы можем предложить расширенный срок гарантийных отношений:
Мы верим, что сможем обеспечить наилучший пользовательский опыт и ценим ваше доверие. Если у вас остались дополнительные вопросы, вы можете адресовать их в онлайн чате на сайте или задать в Telegram @serverflow.
ServerFlow активно занимается б/у оборудованием, поэтому мы готовы рассмотреть ваше оборудование в качестве основания для предоставления скидки в рамках “Trade-in”. Чтобы произвести оценку оборудования обратитесь в онлайн чат на сайте или в Telegram @serverflow.
Почему Trade-in в ServerFlow — это удобно:
Поделитесь впечатлением о работе ServerFlow после получения заказа.
* - скидка предоставляется при покупке от 30 000 рублей, в ином случае предусмотрена
бесплатная доставка до ПВЗ СДЭК.
Цена включает НДС 7%
Узнать сроки доставки
40-60 раб. дней —
Мы ценим обратную связь от клиентов. При оформлении заказа вы можете сообщить о своём намерении поделиться впечатлением о работе ServerFlow после получения товара.
* - скидка предоставляется при покупке от 30 000 рублей, в ином случае предусмотрена бесплатная доставка до ПВЗ СДЭК.