Qué LLM locales caben en Ryzen AI Max+ 395 (128 GB)

El Ryzen AI Max+ 395 tiene 128 GB LPDDR5x-8000 unified memory, compartidos entre CPU y GPU. Tras reservar 32 GiB para el sistema, quedan unos 96 GiB para un modelo. Con un contexto de 8K, el modelo más grande de nuestra lista que cabe es gpt-oss-120b con MXFP4 (unos 62,8 GiB).

Son estimaciones a partir de la config del modelo y del tamaño de los archivos, no mediciones. Cómo calculamos

Qué modelos caben con 8K

Cada modelo usa el archivo de mayor precisión que cabe, con un chat a la vez.

Cabe (65)

Modelo	Cuantización	Total
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	79,9 GiB–81,9 GiB
GLM-4.5-Air	GGUF Q5_K_M (Unsloth)	79,3 GiB–81,4 GiB
Qwen2.5-72B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	74,8 GiB–76,8 GiB
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF	GGUF Q8_0 (bartowski)	72,5 GiB–74,4 GiB
gpt-oss-120b	MXFP4 safetensors	61,2 GiB–62,8 GiB
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1	GGUF Q8_0 (mradermacher)	47,3 GiB–48,7 GiB
Qwen2.5-32B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	34,6 GiB–35,7 GiB
Qwen2.5-VL-32B-Instruct	GGUF Q8_0 (mradermacher)	34,6 GiB–35,7 GiB
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	34,6 GiB–35,7 GiB
QwQ-32B	GGUF Q8_0 (Qwen)	34,6 GiB–35,7 GiB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	GGUF Q8_0 (Unsloth)	34,6 GiB–35,7 GiB
OpenMath-Nemotron-32B	GGUF Q8_0 (mradermacher)	34,6 GiB–35,7 GiB
Qwen3-32B	GGUF Q8_0 (Qwen)	34,6 GiB–35,7 GiB
Qwen3.8-27B	GGUF Q8_0 (Unsloth)	27,8 GiB–33,1 GiB
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	31,1 GiB–32,2 GiB
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	GGUF Q8_0 (Unsloth)	31,1 GiB–32,2 GiB
Qwen3-30B-A3B	GGUF Q8_0	31,1 GiB–32,2 GiB
Drama 3	Unofficial int4 W4A16 (GPTQ-Marlin, with codec)	22,7 GiB–27,0 GiB
Mistral-Small-24B-Instruct-2501	GGUF Q8_0 (Unsloth)	24,7 GiB–25,6 GiB
DeepSeek-V2-Lite-Chat	GGUF Q8_0 (mradermacher)	15,9 GiB–19,2 GiB
Gemma 3 27B IT	GGUF Q4_0 (Google QAT)	17,2 GiB–18,0 GiB
Qwen2.5-14B-Instruct	GGUF Q8_0	16,2 GiB–17,0 GiB
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	16,2 GiB–17,0 GiB
OpenMath-Nemotron-14B	GGUF Q8_0 (mradermacher)	16,2 GiB–17,0 GiB
Phi-4-reasoning	GGUF Q8_0 (Unsloth)	16,2 GiB–17,0 GiB
phi-4	GGUF Q8_0 (Microsoft)	16,2 GiB–17,0 GiB
Llama 3.1 8B Instruct	Official BF16 safetensors	16,1 GiB–16,8 GiB
Qwen3-14B	GGUF Q8_0 (Qwen)	16,0 GiB–16,8 GiB
Mistral-Nemo-Instruct-2407	GGUF Q8_0 (Unsloth)	13,5 GiB–14,2 GiB
gpt-oss-20b	MXFP4 safetensors	13,1 GiB–13,8 GiB
GLM-4-9B-0414	GGUF Q8_0 (Unsloth)	9,8 GiB–10,3 GiB
granite-3.3-8b-instruct	GGUF Q8_0 (IBM)	9,5 GiB–10,1 GiB
Qwen3-VL-8B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	9,4 GiB–10,0 GiB
Qwen3-8B-Base	GGUF Q8_0 (mradermacher)	9,4 GiB–10,0 GiB
Qwen3-8B	GGUF Q8_0	9,4 GiB–10,0 GiB
Qwen2.5-Math-7B-Instruct	GGUF Q8_0 (bartowski)	8,1 GiB–10,0 GiB
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	GGUF Q8_0 (Unsloth)	9,1 GiB–9,7 GiB
Gemma 3 12B IT	GGUF Q4_0 (Google QAT)	8,5 GiB–9,0 GiB
Mistral-7B-Instruct-v0.3	GGUF Q8_0 (bartowski)	8,3 GiB–8,9 GiB
Qwen2.5-Coder-7B	GGUF Q8_0 (mradermacher)	8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2.5-7B-Instruct	GGUF Q8_0	8,1 GiB–8,7 GiB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	GGUF Q8_0 (Unsloth)	8,1 GiB–8,7 GiB
OpenMath-Nemotron-7B	GGUF Q8_0 (mradermacher)	8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2.5-VL-7B-Instruct	GGUF Q8_0 (Unsloth)	8,1 GiB–8,7 GiB
Qwen2-7B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	8,1 GiB–8,7 GiB
Phi-3.5-mini-instruct	GGUF Q8_0 (bartowski)	6,9 GiB–7,6 GiB
Llama 3.2 3B Instruct	Official BF16 safetensors	7,0 GiB–7,5 GiB
Qwen3-VL-4B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	5,2 GiB–5,8 GiB
Qwen3-4B-Instruct-2507	GGUF Q8_0 (Unsloth)	5,2 GiB–5,8 GiB
Qwen3-4B	GGUF Q8_0	5,2 GiB–5,8 GiB
Phi-4-mini-instruct	GGUF Q8_0 (Unsloth)	4,9 GiB–5,5 GiB
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	3,8 GiB–4,2 GiB
Qwen2.5-3B-Instruct	GGUF Q8_0	3,8 GiB–4,2 GiB
Qwen2.5-VL-3B-Instruct	GGUF Q8_0 (Unsloth)	3,5 GiB–3,9 GiB
SmolLM2-1.7B-Instruct	GGUF Q8_0 (Unsloth)	3,3 GiB–3,8 GiB
Gemma 3 4B IT	GGUF Q4_0 (Google QAT)	3,3 GiB–3,8 GiB
Qwen3-1.7B-Base	GGUF Q8_0 (mradermacher)	2,7 GiB–3,2 GiB
Qwen3-1.7B	GGUF Q8_0	2,7 GiB–3,2 GiB
Llama 3.2 1B Instruct	Official BF16 safetensors	2,7 GiB–3,1 GiB
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	2,1 GiB–2,5 GiB
Qwen2.5-1.5B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	2,1 GiB–2,5 GiB
Qwen3-0.6B	GGUF Q8_0 (Qwen)	1,6 GiB–2,0 GiB
Gemma 3 1B IT	GGUF Q4_0 (Google QAT)	1,1 GiB–1,5 GiB
Qwen2.5-0.5B-Instruct	GGUF Q8_0 (Qwen)	0,8 GiB–1,2 GiB

No caben (21)

Qwen3.8-Flash-Next · Q4_K_M · 131,5 GiB
MiniMax-M2 · Q4_K_M · 134 GiB
Qwen3-235B-A22B · Q4_K_M · 137,1 GiB
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 · Q4_K_M · 137,1 GiB
Llama 3.3 70B Instruct · BF16 · 137,2 GiB
DeepSeek-V4-Flash-0731 · FP8 · 183,7 GiB
GLM-4.6 · Q4_K_M · 208,4 GiB
GLM-4.5 · Q4_K_M · 209,2 GiB
MiniMax-M3 · Q4_K_M · 249,7 GiB
GLM-5.3-Flash · Q8_0 · 373,6 GiB
DeepSeek-V3 · Q4_K_M · 443,1 GiB
DeepSeek-R1 · Q4_K_M · 443,1 GiB
DeepSeek-V3-0324 · Q4_K_M · 443,1 GiB
DeepSeek-R1-0528 · Q4_K_M · 443,7 GiB
DeepSeek-V3.1 · Q4_K_M · 444,2 GiB
Muse Spark Open · NVFP4 · 508,9 GiB
DeepSeek-V4.1-Flash · FP8 · 558,8 GiB
Ling-3.1-flash · FP8 · 628,3 GiB
Kimi-K2-Instruct · Q4_K_M · 679,5 GiB
Kimi-K2-Thinking · Q4_K_M · 680 GiB
GLM-5.3 · Q8_0 · 877 GiB

Memoria

AMDAMD Ryzen AI Max+ 395 128GB
Tipo de memoriaMemoria unificada
Comercializado128 GB LPDDR5x-8000 unified memory
Bruto128,00 GiB (137.438.953.472 bytes)
Reserva predeterminada32,00 GiB (34.359.738.368 bytes)
Presupuesto neto96,00 GiB (103.079.215.104 bytes)

La reserva es una suposición ajustable. En un equipo sin pantalla puedes bajarla en la calculadora.

La memoria unificada es un único bloque compartido. La RAM del sistema no se suma encima, y varios equipos no forman un solo bloque.

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Fuentes

AMD Ryzen AI Max+ 395 specifications — System Memory Type 256-bit LPDDR5x; Max. Memory 128 GB; Max Memory Speed LPDDR5x-8000; Graphics Model Radeon 8060S; Graphics Core Count 40; Default TDP 55 W, cTDP 45-120 W
AMD FAQ: Variable Graphics Memory — The 128 GB Ryzen AI Max+ 395 machine can dedicate up to 96 GB to the iGPU with Variable Graphics Memory (BIOS-level; Adrenalin 25.8.1 or later on Windows). That memory is removed from system RAM.

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Modelo

Longitud de contexto

Más contexto necesita más memoria para la caché KV, la memoria de trabajo del modelo para la conversación.

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Ejecución

Motor y tipo de caché KV de esta estimación.

Filtro de cuantización Permitir un sustituto si el filtro no tiene coincidencia

Off: GGUF, Q8 y otros filtros siguen siendo estrictos. On: se muestra un reemplazo con solicitado, usado y motivo.

MotorTipo de caché KVDtype de estado recurrente / conv Incluir estimaciones teóricas (experto)

Carga

Escenario de sobrecarga y el espacio de prellenado.

Escenario de sobrecoste en tiempo de ejecución Incluir un espacio de trabajo de prefill más pesado

Topología

Cómo se reparte el modelo entre dispositivos. La memoria no se suma.

DesplieguePartición intra-réplicaNúmero de dispositivos

El número de réplicas es avanzado. La cantidad son nodos o GPUs, no réplicas.

Grupos de réplicasDispositivos por réplica

Presupuesto

Reserva del sistema y margen de seguridad. Un número vacío conserva el valor anterior.

Reserva para sistema / pantalla

GiB (2^30 bytes)

El presupuesto ya descuenta la reserva del sistemaMargen de seguridad extra

Bits efectivos por parámetro (personalizado)Unidad de visualización

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