Framework Desktop mit 192 GB: Vorbestellung ab 6.799 US-Dollar

Framework hat am 30. September 2026 die Vorbestellungen für einen Framework Desktop mit 192 GB Arbeitsspeicher geöffnet. Er basiert auf AMDs neuem Chip Ryzen AI Max+ PRO 495 mit dem Codenamen Gorgon Halo. Dank des zusätzlichen Speichers fasst ein kleines Gehäuse KI-Modelle mit offenen Gewichten und mehr als 300 Milliarden Parametern. The Register nennt einen Preis von 6.799 US-Dollar.

Laut Framework beginnt die Auslieferung im November 2026. Zunächst baut das Unternehmen nur eine Charge, mit dem Speicher, den es auf Lager hat.

Was sich gegenüber dem 128-GB-Modell ändert

Der Speicher ist die Schlagzeile. Frameworks Ankündigung sagt es direkt: "Die wichtige Änderung für lokale KI ist der zusätzliche Unified Memory." Unified Memory bedeutet, dass Prozessor und Grafikchip sich einen gemeinsamen Arbeitsspeicher teilen. Eine separate Grafikkarte hat dagegen ihren eigenen Speicher.

Framework verkauft jetzt vier Speichergrößen mit drei AMD-Chips.

Speicher	Chip
32 GB	Ryzen AI Max 385
64 GB	Ryzen AI Max+ 395
128 GB	Ryzen AI Max+ 395
192 GB	Ryzen AI Max+ PRO 495

Der neue Chip hat 16 Zen-5-Prozessorkerne und einen Grafikchip mit 40 Compute Units, so Frameworks Produktseite. Tom's Hardware berichtet, dass die Familie Ryzen AI Max 400 AMDs Grafikdesign RDNA 3.5 nutzt und mit bis zu 5,2 GHz taktet. Der Speicher ist LPDDR5X-8533 an einem 256-Bit-Bus. Framework gibt die Bandbreite mit 273 GB/s an, also wie schnell Daten zwischen Speicher und Chip fließen.

Käufer können eine DIY Edition zum Selbstbauen wählen oder ein fertiges System, das mit Fedora Linux ausgeliefert wird.

Wie groß ein Modell sein kann

The Register hat ausgerechnet, was 192 GB fassen. Bei 4-Bit-Genauigkeit laufen Modelle mit etwa 345 Milliarden Parametern unter Linux und etwa 320 Milliarden unter Windows. Die 4-Bit-Genauigkeit, auch Quantisierung genannt, speichert jede Zahl des Modells in 4 statt 16 Bit. Das senkt den Speicherbedarf auf etwa ein Viertel, auf Kosten von etwas Genauigkeit.

The Register nennt zwei Modelle mit offenen Gewichten, die hineinpassen: DeepSeek V4 Flash mit 284 Milliarden Parametern und GLM-5.3-Flash mit 320 Milliarden. Keines davon würde bei dieser Genauigkeit auf die 128-GB-Version passen.

Warum der Preis so hoch ist

Frameworks Blog sagt, das 192-GB-Modell sei teurer als das 128-GB-Modell. The Register nennt den Preis von 6.799 US-Dollar und merkt an, dass "so viel Speicher nicht billig ist".

Die ganze Kategorie ist teurer geworden, berichtet The Register. Vor einem Jahr kosteten Rechner mit AMDs vorherigem Chip Strix Halo 2.000 bis 3.000 US-Dollar. Im Sommer 2026 kosteten sie etwa 4.000 US-Dollar. Systeme mit Nvidias Chip GB10 wurden einst für 3.000 bis 4.000 US-Dollar verkauft und kosten jetzt 6.000 bis 8.000 US-Dollar.

Was das für Entwickler bedeutet

Kaufen Sie das Gerät wegen der Modellgröße, nicht wegen der Geschwindigkeit. Die 192-GB-Box ist dafür da, Modelle zu laden, die für die 128-GB-Version zu groß sind. Wie schnell sie antwortet, hängt stark von der Speicherbandbreite ab, und 273 GB/s ist die Zahl, mit der Sie planen sollten. Schätzen Sie vor der Bestellung, wie viele Tokens pro Sekunde Sie brauchen, und vergleichen Sie das mit veröffentlichten Tests ähnlicher Rechner.

Lassen Sie Platz über das Modell hinaus. Ein Modell mit 320 Milliarden Parametern, das bei 4 Bit "passt", braucht trotzdem Speicher für seinen Kontext, also die laufende Aufzeichnung des Gesprächs. Lange Prompts und lange Dokumente verbrauchen diesen Platz. Wählen Sie ein Modell mit ausreichend Reserve, nicht eines, das alle 192 GB füllt.

Planen Sie mit Linux, wenn Sie die größten Modelle wollen. Nach den Zahlen von The Register bietet Linux etwa 25 Milliarden Parameter mehr Spielraum als Windows. Das fertige System mit Fedora ist der kürzeste Weg zu diesem Aufbau.

Vergleichen Sie den Preis mit der Cloud. Bei 6.799 US-Dollar lohnt sich das Gerät nur, wenn Sie oft große Modelle nutzen, Ihre Daten auf eigener Hardware bleiben müssen oder beides. Vergleichen Sie es mit einem Jahr gemieteter Cloud-GPUs für dieselbe Arbeit.

Bestellen Sie früh, wenn Sie dieses Jahr eines wollen. Framework baut eine einzige erste Charge aus dem vorhandenen Speicher, daher können spätere Bestellungen länger als bis November warten.