Ryzen AI Max+ 395（128 GB）で動くローカルLLM

Ryzen AI Max+ 395 のメモリは 128 GB LPDDR5x-8000 unified memory で、CPU と GPU が共有します。システム用に 32 GiB を予約すると、モデルに使えるのは約 96 GiB です。 8K コンテキストで収まる一覧中最大のモデルは gpt-oss-120b（MXFP4、約 62.8 GiB）です。

これはモデルの config とファイルサイズからの推定で、実測ではありません。計算方法

8K で収まるモデル

各モデルは収まる中で最も精度の高いファイルを使い、同時に 1 会話です。

収まる (65)

モデル	量子化	合計
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

収まらない（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

メモリ

AMDAMD Ryzen AI Max+ 395 128GB
メモリ種別ユニファイドメモリ
公称128 GB LPDDR5x-8000 unified memory
総容量128.00 GiB (137,438,953,472 bytes)
既定予約32.00 GiB (34,359,738,368 bytes)
正味予算96.00 GiB (103,079,215,104 bytes)

予約量は調整できる前提です。画面を出さないマシンなら計算機で下げられます。

ユニファイドメモリは 1 つの共有プールです。システム RAM を上乗せすることはできず、複数台でも 1 つのプールにはなりません。

このグラボで計算機を開く計算機

出典

出典 — 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
出典

計算機

公開カタログスナップショットを読み込み中…

GPU または Mac

モデル

コンテキスト長

コンテキストが長いほど、KV キャッシュ（会話を覚えておくためのメモリ）が増えます。

その他のオプション

過去のモデルを表示

ランタイム

この見積もりで使うエンジンと KV キャッシュの型です。

量子化フィルタフィルタに一致が無いとき代替を許す

オフ: GGUF / Q8 などのフィルタは厳格です。オン: 要求・使用・理由付きで代替を示します。

実行エンジンKV Cache の精度再帰 / 畳み込み状態の型理論値も含める（上級）

ワークロード

オーバーヘッドの想定と、プリフィル作業領域を含めるかどうかです。

実行時オーバーヘッドの想定プリフィル寄りの作業領域を多めに見る

トポロジ

モデルを複数デバイスへどう分割するか。メモリは合算しません。

配置方法複製内の分割デバイス数

複製数は上級オプションです。台数はノードまたは GPU であり、複製数ではありません。

複製グループ数複製あたりの台数

予算

システム予約と安全余裕。数字を空にすると直前の値を保ちます。

OS / 画面用の予約

GiB（2^30 バイト）

予算はすでにシステム分を除いている追加の安全マージン

パラメータあたりの実効ビット数（手動）表示単位

GPU か Mac を選ぶと動くモデルが、モデルを選ぶと必要なメモリがわかります。

Ryzen AI Max+ 395（128 GB）で動くローカルLLM

8K で収まるモデル

収まる (65)

メモリ

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