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localllm
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統合メモリPC

Ryzen AI Max 390

データの取得日：

メモリ帯域
256 GB/s
出典
確認日：

128 GB のとき

モデルごとに1件、このメモリに収まる量子化のうち、8K トークン以上のコンテキストで収まる中でファイルが最も大きい（精度が高い）ものを、よく使われている順に最大30件出しています。コンテキスト長は、その量子化が収まる最も長い値です（埋め込みモデルなど、扱える長さが 8K より短いモデルはその最大の長さ）。会話・文章の生成以外のモデルには用途を付けています。「残り」はメモリの量から推定を引いた値で、容量の 5% 未満は「ぎりぎり」としています（収まることの保証ではありません）。

  • Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO IQ3_S 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 92.0 GB 残り 45.4 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Qwen3.8-27B BF16
    コンテキスト長 262,144 推定 73.0 GB 残り 64.4 GB 生成の速さ 2.8〜3.7
  • Ornith-1.5-9B BF16
    コンテキスト長 262,144 推定 28.1 GB 残り 109 GB 生成の速さ 8.3〜11
  • Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP F16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 77.5 GB 残り 59.9 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated IQ3_S 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 92.3 GB 残り 45.2 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Ornith-1.5-35B-A3B BF16
    コンテキスト長 262,144 推定 77.6 GB 残り 59.9 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 73.0 GB 残り 64.4 GB 生成の速さ 2.8〜3.7
  • OTel-2.0-Decision-26B-A4B-4bit Q8_0
    コンテキスト長 262,144 推定 33.6 GB 残り 104 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Qwen3.8-27B-iMatrix-NVFP4-MTP NVFP4 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 35.5 GB 残り 102 GB 生成の速さ 9.0〜12
  • Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF-MTP UD-Q8_K_XL 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 45.3 GB 残り 92.1 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • gemma-4-12B-it BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 29.7 GB 残り 108 GB 生成の速さ 6.4〜8.6
  • Qwen3.8-27B-Uncensored Q8_0
    コンテキスト長 262,144 推定 47.4 GB 残り 90.0 GB 生成の速さ 5.3〜7.1
  • Ornith-1.0-9B BF16
    コンテキスト長 262,144 推定 27.6 GB 残り 110 GB 生成の速さ 8.6〜11
  • mxbai-embed-large-v1 F32 埋め込み（会話には使えない）
    コンテキスト長 512 推定 2.41 GB 残り 135 GB 生成の速さ 115〜153
  • Qwen3.6-35B-A3B-MTP BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 77.5 GB 残り 59.9 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 28.1 GB 残り 109 GB 生成の速さ 8.3〜11
  • MOSS-Music-8B-Instruct F16 音声
    コンテキスト長 40,960 推定 23.3 GB 残り 114 GB 生成の速さ 9.4〜12
  • Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP Q8_K 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 49.8 GB 残り 87.6 GB 生成の速さ 4.9〜6.5
  • gemma-4-26B-A4B-it BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 57.3 GB 残り 80.2 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Qwen3-VL-8B-Instruct BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 55.9 GB 残り 81.5 GB 生成の速さ 9.4〜12
  • Qwen3.8-Flash-Next Q5_K_M 画像も入力
    コンテキスト長 32,768 推定 137 GB 残り 0.70 GB（ぎりぎり） 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Qwen3.5-9B BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 28.1 GB 残り 109 GB 生成の速さ 8.3〜11
  • Ornith-1.5-9B-uncensored F16
    コンテキスト長 262,144 推定 27.6 GB 残り 110 GB 生成の速さ 8.6〜11
  • Qwen3.6-35B-A3B BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 77.5 GB 残り 59.9 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Ternary-Bonsai-2-27B F16
    コンテキスト長 262,144 推定 72.2 GB 残り 65.2 GB 生成の速さ 2.9〜3.8
  • Swift-1.5-Qwen3.8-27B-GSQ-RCO IQ3_S
    コンテキスト長 262,144 推定 30.5 GB 残り 107 GB 生成の速さ 13〜17
  • Qwen3.5-4B BF16 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 18.4 GB 残り 119 GB 生成の速さ 18〜24
  • Ornith-1.0-35B BF16
    コンテキスト長 262,144 推定 75.9 GB 残り 61.6 GB 生成の速さ MoE のため推定なし
  • Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP Q8_0 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 48.6 GB 残り 88.8 GB 生成の速さ 5.1〜6.8
  • Dirk-Qwen3.8-27B UD-Q8_K_XL 画像も入力
    コンテキスト長 262,144 推定 49.8 GB 残り 87.6 GB 生成の速さ 4.9〜6.5

よくある質問

Ryzen AI Max 390 でどんなローカルLLMが動きますか？
当サイトでは 1,036 モデルに、128GB・8,192 トークンで収まる量子化があります（推定）。よく使われているのは Qwen3.8-27B・Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO・Ornith-1.5-9B・Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP・Ornith-1.5-35B-A3B などです。
Ryzen AI Max 390 で動く、いちばん大きいモデルは？
当サイトに載っている中では MiniMax-M3.1-Flash-Maya（約 426.2B）で、IQ2_XXS なら 128GB に収まります（8,192 トークンの推定）。
Ryzen AI Max 390 で文章を生成する速さは？
メモリ帯域が 256 GB/s なので、たとえば Qwen3.8-27B の BF16（54.7 GB）なら、推定で毎秒 2.8〜3.7 トークンほどです（帯域 ÷ ファイルサイズの 6〜8 割。プロンプトの読み込みは含みません）。