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Mini PC Asus Ascent GX10 GB10 Nvidia GB10 128GB 1TB SSD Blackwell WiFi 7
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6.495,15€
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Opiniões - Mini PC Asus Ascent GX10 GB10 Nvidia GB10 128GB 1TB SSD Blackwell WiFi 7

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8 Opiniões
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Opiniões de clientes

6 opiniões
M
Manrique
Opinião em destaque
Um dia atrás
"Gostei tanto que acabei comprando dois. Sua principal vantagem, para mim, são os 128 GB de memória unificada em um formato muito compacto. Isso permite executar localmente modelos de IA realmente grandes que normalmente não caberiam em uma GPU de consumo convencional. Para LLMs, agentes, testes de...
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H
Homewatch
2 meses atrás
Excelente configuração de IA local. Silenciosa, eficiente e poderosa o suficiente para executar modelos e automações sem depender da nuvem. Se você busca privacidade, controle sobre seus dados e a possibilidade de construir sua própria infraestrutura de IA, esta é uma base muito sólida.
Prós
  • IA local
  • Baixo consumo de energia
  • Operação silenciosa
  • Alta qualidade de construção
Contras
  • Preço elevado.
  • Requer conhecimento, imaginação e disposição para tirar o máximo proveito disso.
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F
FG
Um dia atrás
"Fácil de configurar. Basta ligar e pronto. Suporta sem problemas Ollama e modelos de pesos abertos de até 72B ou mais se forem quantizados.
Prós
  • "Memória. Facilidade de configuração.
Contras
  • "Arquitetura ARM. Algumas ferramentas não possuem suporte nativo para ARM (por exemplo, certas imagens Docker).
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a
alex12345864
8 meses atrás
Um produto excelente para montar um PC ultra potente e silencioso.
Prós
  • Silêncio, baixo consumo de energia, enorme poder de processamento.
Contras
  • porta USB a
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a
asustek
3 meses atrás
LLM privados y para optimizar Fantástico servidor para desarrollo y optimización de LLMs en local
Originalmente publicado em Asustek
J
Juan
2 meses atrás
The best way to run your local LLM I have tried several LLM and DL development tools. Everything runs great, I would recommend this to any professional that needs to work with LLM, Pytorch, or CUDA applications with high memory requirements.
Originalmente publicado em Asustek
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