GMKtec EVO-X2でローカルLLMは実用？買う前の速さと注意点

初級InfraDB編集部

本記事はアフィリエイト広告を含みます（2026年9月25日時点）。

ChatGPT や Claude で、毎日の仕事はもう足りている。それなのに、AI を自分の手元のパソコンでも動かしたい気持ちが消えない。そういう人は少なくないと思います。借りている道具ではなく、自分の机の上にある道具で試したい。人に聞かれたときに、自分で動かした話をしたい。そう思うのは自然なことです。

ただ、カートの「注文する」を押す前に、一つだけ分けて考えておきたいことがあります。大きな AI のモデルがパソコンに「載る」ことと、返事を「待たずに使える」ことは、別の話です。動いたのに返事が遅くて、結局いつものチャットに戻る。この値段を払ったあとで、それは避けたいところです。

GMKtec の EVO-X2 は、AMD の Ryzen AI Max+ 395 を積んだ小さな箱型のパソコンで、「Ryzen AI Max+ 395 ミニPC」と呼ばれる機種の一つです。この記事では、公開されている計測をもとに、どのモデルなら速く、どのモデルだと待たされるかを条件つきで並べます。そのうえで、Windows のままでの始め方、音と置き場所、保証と返品の確かめ方、9月28日に出る上位機、そして買わないほうがいい人までをまとめます。速さ・音・消費電力の数字は、ほかの人が公開した計測とメーカーの公表値で、InfraDB は EVO-X2 を測っていません。

EVO-X2 はどんな機械か

手元のパソコンで動かす AI のことを、ローカル LLM と呼びます。EVO-X2 の CPU は AMD の Ryzen AI Max+ 395（16コア32スレッド）で、GPU（画像や AI の計算を受け持つ部分）は CPU に内蔵された Radeon 8060S（40コア）です。独立したグラフィックボードは積んでいません。

メモリは基板に直接はんだ付けされているため、買ったあとで増やすことはできません（ちもろぐの分解と、国内代理店リンクスの仕様表による）。64GB にするか 128GB にするかは、買うときの一度きりの選択です。

AMD（アーカイブ 2026-06-04 取得）の説明では、128GB 構成は最大96GB、64GB 構成は最大48GB を GPU 専用に割り当てられます。AMD のブログと製品ページは、ウェブのアーカイブに保存された版で確かめています。

GMKtec 日本公式ストアの店頭表示は、次の4構成です（4構成とも在庫あり・2026年9月25日時点）。税込としているのは、ストアの特商法の表記が販売価格を「税込」と書いているためです。

構成店頭表示（税込・2026年9月25日時点）
64GB＋1TB347,999円
128GB＋1TB566,999円
128GB＋2TB583,000円
Z.AI コラボ 128GB＋2TB606,999円

大きさは約2.81リットル（ちもろぐの計測）で、平均的なミニPCの約3倍あります。

「載る」と「待たずに使える」は別の話 — 公開された計測で見る速さ

同じ128GB に載るモデルでも、返事が速いものと遅いものがあります。AMD（アーカイブ 2026-04-23 取得）の説明では、MoE（毎回モデルの一部だけを動かす作り）の速さは実際に動く部分の大きさに、dense（毎回モデル全体を使う作り）の速さはモデル全体の大きさに連動します。

下の表は、公開された計測を並べたものです。数字は公開された計測で、InfraDB は測っていません。機種・OS・ソフトが違うと速さも変わります。速さの単位 t/s は、AI が毎秒書き出す文字のかたまり（トークン）の数です。「量子化」はモデルの数字を粗くしてファイルを小さくする処理で、Q4_K_M や MXFP4 はその方式の名前です。

モデル機種OSソフト量子化生成の速さ出典
DeepSeek-R1-Distill-Qwen 7BEVO-X2 64GB（GPU に 32GB 割り当て）WindowsLM Studio（Vulkan 版 llama.cpp）Q4_K_M43.15 t/sちもろぐ
DeepSeek-R1-Distill-Qwen 32BEVO-X2 64GB（GPU に 32GB 割り当て）WindowsLM Studio（Vulkan 版 llama.cpp）Q4_K_M10.47 t/sちもろぐ
gpt-oss:20b（ROCm 導入後）EVO-X2 128GBUbuntu Server 24.04.3Ollama既定の配布46.19 t/sNish Tahir
gpt-oss:120b（MoE・ROCm 導入後）EVO-X2 128GBUbuntu Server 24.04.3Ollama既定の配布33.05 t/sNish Tahir
qwen3:32b（ROCm 導入後）EVO-X2 128GBUbuntu Server 24.04.3Ollama既定の配布9.43 t/sNish Tahir
Qwen3-Coder-30B-A3B（MoE）EVO-X2Ubuntu 24.04llama.cppQ4_K_M約71 t/spablo-ross
Llama 3.1 70B（dense）同じチップを積んだ別の機種（Beelink GTR9 Pro）LinuxOllamaQ4_K_M4.7〜4.9 t/sstrix-halo-guide

LM Studio と Ollama は、どちらも AI のモデルを動かすためのソフトです。違いは次の節で書きます。

表の読み方は3つです。

  1. MoE のモデルは、大きくても速さが出ています。 Nish Tahir の計測（EVO-X2 128GB・Ubuntu Server 24.04.3・Ollama の既定の配布・ROCm 導入後）では、MoE の gpt-oss:120b が 33.05 t/s でした。
  2. dense の 70B は、「載る」けれど速さは別です。 同じチップを積んだ別の機種（Beelink GTR9 Pro）での strix-halo-guide の計測（Linux・Ollama・Q4_K_M）では、Llama 3.1 70B が 4.7〜4.9 t/s です。EVO-X2 自身の数字ではありませんが、チップは同じです。Llama 3.3 70B の Q4_K_M は Ollama の配布で 43GB なので、128GB の EVO-X2 には載ります。「載る」と「待たずに使える」の差が、いちばん大きく出るのがここです。
  3. 長い資料を読ませると遅くなります。 Nish Tahir の計測（EVO-X2 128GB・Ubuntu・llama.cpp）では、gpt-oss 120B の MXFP4 の生成が、文脈（AI に一度に読ませている文章の長さ）が無い状態の 46.05 t/s から、文脈 32,768 トークンでは 34.15 t/s へ、約26%下がりました。

追加のソフトを入れるかどうかでも、速さは変わります。Nish Tahir の計測（EVO-X2 128GB・Ubuntu Server 24.04.3・Ollama の既定の配布）では、qwen3:32b が、ROCm（AMD の GPU で AI の計算を速くするためのソフト一式）を入れる前は 4.42 t/s、入れた後は 9.43 t/s でした。入れる前の結果について、本人も「quite disappointed」、かなりがっかりしたと書いています。

なお、コードを書かせる用途では、量子化は Q6 が実用の下限、というのが AMD（アーカイブ 2026-06-04 取得）の意見です。

大きなモデルが「載る」だけの例も、公開されています。A-Uta（@UtaAoya）さんは2025年6月、EVO-X2 の Windows の LM Studio で、88GB のモデルを動かせたと投稿しています。本人も、速さは「ちょっとゆっくりすぎる」と書いています。

いちばん大きなモデルが動いたとしても、毎日使うのは、速さの出る別のモデルかもしれません。

Windows のまま始めるか、Linux にするか

記事や動画では、Linux やカーネルの設定が当たり前のように出てきます。設定で週末がつぶれるのは避けたい、と感じている人もいると思います。順番は、まずは Windows のまま試す。速さが欲しくなったら、そのとき Linux を考える。これで間に合います。

Windows なら、LM Studio（画面からモデルを選んで動かせるアプリ）から始められます。ちもろぐによると、LM Studio は初期設定のまま Radeon 8060S を認識して、質問に答えられました。LM Studio の中では、Vulkan（GPU を動かすための共通の仕組み）で動く llama.cpp というソフトが使われています。

AMD（アーカイブ 2026-04-23 取得）も、Ryzen AI Max+ 395（128GB）の Windows で LM Studio（Vulkan 版 llama.cpp）を使うと、Llama 4 Scout 109B の Q4_K_M で出力は最大15トークン/秒としています。メーカー自身の数字で、「最大」の値です。GPU に割り当てるメモリの量は、AMD の説明では「AMD Software: Adrenalin Edition」の「パフォーマンス」→「チューニング」で設定し、変えたら再起動が要ります。

気をつけたいのは Ollama（コマンドでモデルを動かすソフト）です。このチップで Windows 版の Ollama を使うと、ROCm ではなく Vulkan で動きます（Ollama 公式の対応表）。また、ちもろぐの環境（EVO-X2 64GB）では、Windows 版の ROCm は、GPU への割り当ての比率を 1:1 以外にすると著しく不安定になり、使い物にならなかったそうです。

Linux で ROCm を使う道もありますが、手間は増えます。AMD の ROCm の対応表では、Linux で対応している OS は Ubuntu 24.04.4 だけです。公式に検証済みなのは FP16 という形式だけで、ほかの形式も動く可能性はある、と AMD は書いています。Ollama も、Linux では ROCm v7 のドライバが要ります（Ollama 公式）。Nish Tahir は、全メモリを GPU から使うために BIOS とカーネル（OS の中心部分）の設定を足していて、ROCm のインストールだけでディスクを 23GB 使ったそうです。

設定の手間が少なかった、という声もあります。74th（@74th）さんは2026年4月、AMD が出している Lemonade という管理ソフトで、ローカル LLM を呼び出す口（API）がすぐ用意できたと投稿しています。投稿の中のメモリの数字は、投稿者の記載です。

置く前に知っておきたい、音と消費電力

静かな部屋に置くなら、ここだけは先に知っておいてください。ちもろぐの計測（EVO-X2 64GB・本体から50cm）では、音の大きさはアイドル時（何もしていないとき）31.9dB、ゲーム中 39.9dB、CPU 高負荷で 42.7dB でした。少しの負荷でファンが急に回り、ファンの設定や静音モードに切り替えても、動きはあまり変わらなかったそうです。回転数を OS に伝えるセンサーが無いため、ソフトでファンを抑えることもできません。

消費電力は、ちもろぐの計測（EVO-X2 64GB・壁のコンセントで測定）で、アイドル 14.3W、CPU 負荷 127.1W でした。比べると、RTX 5090 は GPU だけで 575W、NVIDIA はパソコン全体の電源に 1000W を求めています。タワー型のパソコンを置けない部屋で、大きなモデルを載せる現実的な道、という見方はできます。

金のニワトリ（@gosrum）さんの2025年5月の投稿では、EVO-X2 でローカル LLM を動かしているあいだのシステム全体の消費電力は、128W 程度だったそうです。ちもろぐの CPU 負荷時の 127.1W と近い値です。

ほかの選択肢と比べる — RTX 5090 の BTO と Mac Studio

大きなモデルを手元で動かす道として比べられるのは、RTX 5090 を積んだ BTO パソコン（注文を受けてから組み立てるパソコン）と、Apple の Mac Studio です。

EVO-X2 128GBRTX 5090 の BTOMac Studio M5 Max 128GB
メモリ128GB（うち GPU に最大96GB・AMD の説明）GPU のメモリ 32GB（NVIDIA）ユニファイドメモリ 128GB（Apple）
メモリ帯域256GB/s（AMD）取得していません最大614GB/s（Apple 公称）
消費電力CPU 負荷時 127.1W（ちもろぐ計測・64GB 構成）GPU だけで 575W（NVIDIA）最大 480W（Apple の仕様・連続使用時）
価格（2026年9月25日時点）566,999円（税込・店頭表示・128GB＋1TB）1,169,800円（税込）から（FRONTIER）Apple の購入ページで確認
保証1年（GMKtec）1年（FRONTIER）この記事では扱いません

大きなモデルを載せることを優先するなら、EVO-X2 128GB には、RTX 5090（GPU のメモリ 32GB）には載らない Llama 3.3 70B の Q4_K_M（43GB）のようなモデルが載ります。

メモリの帯域（メモリからデータを読み出す速さ）は、Mac Studio M5 Max の最大614GB/s（Apple 公称）が、Ryzen AI Max+ 395 の 256GB/s の約2.4倍です。どちらもメーカーの公称値で、AI が返事を書く速さは、帯域どおりには伸びません。Mac Studio で128GB を選ぶと 40コア GPU の M5 Max になり、その価格は Apple の購入ページに出ています。

価格は、FRONTIER の RTX 5090 機が 1,169,800円（税込）からで、EVO-X2 128GB＋1TB の店頭表示 566,999円（税込）の約2.06倍です（2026年9月25日時点）。

どれが一番いいかは、何を優先するかで分かれます。ただ、画像を作るのが主な目的なら話は別です。ちもろぐの計測（ComfyUI という画像生成ソフト・ROCm 7.1.1）では、RTX 3060 12GB の方が 1.5〜2.1倍速かったそうです。

買う前に確かめること — 保証・返品・販売元

この値段の買い物で、保証は1年。1年後に壊れたらどうなるのかが気になるのは、自然なことです。確かめておくことを、順番に並べます。

  1. 保証は1年です。 構成名にも「1年保証付き」とあります。期間中の修理は無償ですが、客が指定の場所まで製品を送り、その送料を負担します（修理後の返送は GMKtec の負担）。送り先が国内か海外かは、公式ページに書かれていません。
  2. 保証の対象外を読んでおく。 対象外には「商業目的での使用」「分解や無断修理」「製品の改造」が入っています。仕事で使う予定なら、どこまでが対象外になるのかを、買う前に文面で確かめてください。
  3. 修理に出す前にバックアップを取る。 修理の過程で本体のデータが消える可能性があり、データの復旧は保証の対象外です。
  4. 返品は、注文の前にメールで確かめる。 返品については、特商法の表記・返金ポリシー・返品のページの3つで条件が食い違っていて、どの構成が返品の対象になるかは公式ページからは判断できません。注文の前に [email protected] へ、選ぶ構成が返品の対象かをメールで確認してください。問い合わせの対応は平日 10:00〜19:00（日本時間）で、土日祝日は休みです。
  5. 販売業者を知っておく。 日本の公式ストア（jp.gmktec.com）の特商法の表記では、販売業者は香港の StyleTech Hub Co., Limited です。注文は基本的に香港から発送され、日本の倉庫に在庫があるときは日本から発送されます。
  6. 技適と PSE の書類。 EVO-X2 の日本の商品ページに、技適（無線機器の国内の認証）と PSE（電気用品の安全の表示）の証明書のファイルが掲載されています。
  7. 国内の代理店もある。 リンクスインターナショナルも EVO-X2 を扱っています（保証期間1年）。

もう一つ、EVO-X2 の公式ページには、外部 GPU をつなぐ OCuLink の記述がなく、ECC（エラー訂正つきメモリ）の記載もありません。外部 GPU の増設に対応とうたっているのは、姉妹機の EVO-X3 です。

9月28日に上位機「EVO-X5 Pro」が出ました

PC Watch の報道によると、GMKtec は2026年9月28日に、Ryzen AI Max+ PRO 495 を積んだ上位機「EVO-X5 Pro」を発売しました。メモリは最大192GB で、そのうち最大160GB をビデオメモリ（GPU 用のメモリ）に割り当てられます。価格は公式ストアで確かめてください。発売した直後で、早割などの価格が動いています。192GB が要るかもしれない人は、公式ストアで EVO-X5 Pro の価格を見てから、EVO-X2 と比べてください。動かしたいモデルが今の128GB に収まると分かっている人は、今の構成で判断してかまいません。

EVO-X2 を買わないほうがいい人

次に当てはまるなら、EVO-X2 は合わないかもしれません。

  • Windows で Ollama を ROCm で速く動かしたい人：Windows 版の Ollama は、このチップでは ROCm を使いません（Ollama 公式）。
  • dense の 70B を、会話の速さで使いたい人：同じチップを積んだ別の機種（Beelink GTR9 Pro）での strix-halo-guide の計測（Linux・Ollama・Q4_K_M）では、Llama 3.1 70B が 4.7〜4.9 t/s です。速さが要るなら、GPU を積んだ BTO パソコンの選び方を先に読んでください。
  • 寝室やリビングで、静かに回したい人：ちもろぐの計測（50cm）で CPU 高負荷時 42.7dB、ファンはソフトで制御できません。
  • メモリを将来増やすつもりの人：メモリは基板にはんだ付けで、あとから増やせません。
  • 国内メーカーの長い保証を前提にしたい人：保証は1年です。比べる例として、マウスコンピューターの標準保証はパソコンで3年です。
  • 仕事の用途で、保証を当てにしたい人：保証の対象外に「商業目的での使用」が入っています。
  • 画像生成が主な目的の人：ちもろぐの計測では、RTX 3060 12GB の方が 1.5〜2.1倍速かったそうです。
  • CUDA（NVIDIA の GPU 向けの仕組み）が前提のソフトを使いたい人：EVO-X2 の GPU は AMD の Radeon 8060S で、NVIDIA の GPU ではありません。

最後の点には、期待が外れたという声もあります。先ほどの速さの投稿と同じ A-Uta（@UtaAoya）さんの、2026年8月の投稿です。価格の上昇と、CUDA が使えないことを挙げて、期待が「夢と消えた感がある」と書いています。

何を動かすかを先に決めたい人は、モデルの比較から見てください。電気代まで含めて考えたい人には、ローカル LLM の運用コストの試算もあります。

まとめ — 買っていい人

次の3つに当てはまるなら、EVO-X2 の128GB 構成は候補に残ります。

  • クラウドに出せない資料が来た日に、手元で AI を動かせる状態を持っておきたい（仕事の資料に使うなら、保証の対象外にある「商業目的での使用」の範囲を、注文の前に文面で確かめたうえで）
  • MoE のモデルを中心に使うつもりがある
  • Windows のまま LM Studio から始めて、足りなくなったら Linux を考える、という順番で構わない

毎月のサブスク代と比べて元を取る、という種類の買い物ではありません。毎日の主力にならなくてもかまいません。クラウドに出せない資料が来た日に、手元で動かせる。それを持っておくのは、十分な理由です。

不安が残るなら、注文の前に [email protected] へ、選んだ構成が返品の対象かをメールで聞いてから決めてください。それは慎重すぎることではありません。

GMKtec EVO-X2 AMD Ryzen™ AI Max+ 395 ミニPC

※価格は2026年9月25日時点の、GMKtec 日本公式ストアの店頭表示（税込）です。

GMKtecEVO-X2Ryzen AI Max+ 395ミニPCローカルLLM

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