GMKtec EVO-X2 im Test: Ryzen AI Max+ 395 Mini Beast

★★★★☆

4.0/5

💰

High-end

$600-$1200

⚡Key Specifications

• ▸CPU: AMD Ryzen AI Max+ 395 (16 Kerne/32 Threads, bis zu 5.1 GHz)
• ▸GPU: Radeon 8060S Graphics (40 Grafikkerne)
• ▸RAM: 128GB LPDDR5X-8000
• ▸Speicher: 2TB PCIe 4.0 M.2 2280 SSD
• ▸Konnektivität: 2x USB4, Wi‑Fi 7, 2.5GbE

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GMKtec EVO-X2 auf einen Blick

Die 128GB / 2TB-Version des GMKtec EVO-X2 nutzt dieselbe kompakte Strix-Halo-Plattform, zielt aber auf einen ganz anderen Käufertyp als ein typischer Mini-PC. Sie bietet denselben Ryzen AI Max+ 395, dieselbe Radeon 8060S und dasselbe dichte 193-mm-Gehäuse, aber die eigentliche Geschichte dieser Konfiguration ist der Speicher: 128GB LPDDR5X-8000 sind in dieser Baugröße für sich genommen schon ungewöhnlich, und genau das verschiebt das System in Richtung AI-Workstation statt „nur kompakter Desktop“.

Was verändert 128GB gegenüber dem 96GB-Modell?

Die kurze Antwort lautet: nicht die CPU-Geschwindigkeit. Chip, Grafik, I/O und Gehäuse entsprechen grundsätzlich dem kleineren EVO-X2, also steigt diese Konfiguration nicht plötzlich in eine andere Rohleistungsklasse auf. Was sich ändert, ist der Arbeitsraum. Im Vergleich zu unserem GMKtec EVO-X2 Review: Ryzen AI Max+ 395 in a Mini PC bietet die 128GB-LPDDR5X-Version einen deutlich größeren Unified-Memory-Rahmen und verdoppelt die Basiskapazität der SSD auf 2TB, was für lokale AI-Experimente, größere Datensätze und weniger kompromissbehaftetes Model-Fit deutlich wichtiger ist als für klassische Office- oder HTPC-Nutzung.

Genau diese Speichermenge macht das SKU 2026 interessant. Sie verändert die Ökonomie lokaler Experimente: Statt an einen kompakten Desktop zu denken, der nebenbei auch AI-Tools starten kann, bekommt man eine kleine Workstation mit so viel gemeinsamem Speicher, dass sie in Bezug auf praktische Modellkapazität mit deutlich größeren und teureren Multi-GPU-Builds konkurriert. Das macht den EVO-X2 nicht zum Ersatz für jede CUDA-orientierte Tower-Workstation, aber die 128GB-Version ist klar ambitionierter als das 96GB-Modell.

Reicht ROCm 2026 aus, oder bleibt CUDA die sicherere Wahl?

Genau hier lässt sich der EVO-X2 am leichtesten überschätzen, wenn man nur auf die Speicherzahl schaut. Für reines Inference ist die Kombination aus 128GB LPDDR5X und Radeon 8060S genau das, was das System attraktiv macht: ungewöhnlich viel lokaler Modellspielraum in einem sehr kompakten Gehäuse, und Nutzerfeedback deutet bereits darauf hin, dass sich die Plattform sowohl bei Gaming als auch bei LLM-orientierten Aufgaben stärker anfühlt als erwartet. Die Reife des Software-Stacks bleibt jedoch entscheidend. AMD ROCm ist 2026 deutlich weiter als früher, verlangt aber oft noch mehr Geduld und mehr „Feinarbeit“ als der typische CUDA-Weg, wenn ein Workflow von breiter Framework-Unterstützung, Custom Kernels oder einem glatteren Training-Setup abhängt.

Damit ist der EVO-X2 am leichtesten für lokale Inference, Experimente und schweres Multitasking rund um AI-Workloads zu rechtfertigen. Wenn jedoch Training-Zuverlässigkeit, weniger Kompatibilitätsüberraschungen oder die reifere Ökosystem-Geschichte im Vordergrund stehen, bleiben NVIDIA-Systeme meist die komfortablere Wahl. Anders gesagt: Der GMKtec gewinnt bei Speicherdichte im Kompaktformat, CUDA-Systeme häufig bei Software-Komfort.

Kann die Kühlung mit Strix Halo mithalten?

Nicht leise. Eine der zentralen Realitäten der EVO-X2-Plattform ist, dass Strix Halo sehr viel Chipfläche für ein kleines Gehäuse bedeutet, besonders wenn man die Maschine für langes Inference, längere Creator-Render oder schwere kombinierte CPU/GPU-Last nutzt. GMKtec nennt eine Kühlung mit drei Lüftern und ein Netzteil mit rund 230W, und allein das zeigt schon, dass das Gerät nicht als leiser Office-Mini-PC gedacht ist. Nutzerfeedback bestätigt dieselbe Richtung: Mit Thermal-Tuning kann das System stabil und schnell sein, aber Lautstärke, BIOS-Rough-Edges und gelegentliche Black-Screen-Instabilität unter härterer Last gehören zum Gesamtbild.

Die praktische Erwartung sollte daher „kompakte Workstation“ lauten und nicht „leiser Desktop“. Wenn Speicherdichte wichtiger ist und man Lüftergeräusche unter echter Last akzeptieren kann, ist der Trade-off nachvollziehbar. Wenn Lautlosigkeit wichtiger ist als maximale Speicherkapazität im kleinsten Volumen, ist eine größere oder akustisch konservativer ausgelegte Workstation die sicherere Richtung.

Anschlüsse, Display-Support und Erweiterbarkeit

Der Rest des Pakets lässt sich deutlich einfacher mögen. Es gibt Dual USB4, HDMI 2.1, DisplayPort 1.4, SD 4.0, Wi‑Fi 7, Bluetooth 5.4 und 2.5GbE – genau die Art von I/O-Mix, die eine kleine Workstation im Alltag wirklich praktisch macht. GMKtec nennt außerdem zwei M.2-2280-Slots und bis zu 16TB Gesamtspeicher, sodass die mitgelieferte 2TB-SSD nur der Anfang ist, wenn lokale Bibliotheken, Datensätze oder Scratch Storage später wachsen sollen.

Für Käufer, die ein kompaktes System irgendwo zwischen Homelab-Node, Creator-Workstation und AI-Testbox suchen, ist diese Portausstattung ein echter Pluspunkt. Die Plattform kann außerdem bis zu vier Displays mit einem angegebenen Maximum von 7680×4320 bei 60 Hz ansteuern und bleibt damit auch für Setups relevant, in denen mehr als ein Monitor und mehr als ein Nutzungsszenario zusammenkommen.

Fazit

Der GMKtec EVO-X2 in 128GB / 2TB-Ausführung ist nicht einfach nur das 96GB-Modell mit größeren Zahlen auf dem Karton. Das ist die Version, in der die Plattform wirklich wie eine kleine AI-Workstation wirkt und nicht bloß wie ein ungewöhnlich leistungsstarker Mini-PC. Chip, Wärmeentwicklung und die Software-Vorbehalte rund um ROCm versus CUDA bleiben dieselben, aber der größere Unified-Memory-Pool verändert tatsächlich, welche lokalen Workflows ohne deutlich größeres und teureres System sinnvoll werden.

Wenn Ihr Hauptinteresse bei lokaler Inference, Experimenten und speicherlastigem Multitasking in einem möglichst kleinen Workstation-Gehäuse liegt, ist genau diese EVO-X2-Konfiguration die überzeugendste. Wenn dagegen leiser Betrieb, turnkey CUDA-Support oder der planbarste Weg in Custom-Kernel-Training Priorität haben, gibt es sicherere Optionen. Für Käufer, die Strix Halo gezielt wegen der Unified-Memory-Dichte wollen, wirkt das 128GB-Modell jedoch wie das eigentliche Statement-Produkt.

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