Framework Desktopの192GBモデル、6,799ドルで予約受付開始

Frameworkは2026年9月30日、192GBのメモリーを載せたFramework Desktopの予約受付を始めました。AMDの新しいチップ、Ryzen AI Max+ PRO 495（開発コード名Gorgon Halo）を搭載しています。増えたメモリーによって、小さな1台の箱に、3,000億を超えるパラメーターを持つオープンウェイトのAIモデルを載せられます。The Registerによると、価格は6,799ドルです。

Frameworkによると、出荷は2026年11月に始まります。当初は、手元にあるメモリーの在庫を使って1回分のロットだけを生産します。

128GBモデルからの変化

主役はメモリーです。Frameworkの発表ははっきりと述べています。「ローカルAIにとって重要な変化は、増えたユニファイドメモリーです」。ユニファイドメモリーとは、プロセッサーとグラフィックスチップが1つのRAMを共有することです。一方、別体のグラフィックスカードは、自前のメモリーを持っています。

Frameworkは現在、3種類のAMDチップで4つのメモリー容量を販売しています。

メモリー	チップ
32GB	Ryzen AI Max 385
64GB	Ryzen AI Max+ 395
128GB	Ryzen AI Max+ 395
192GB	Ryzen AI Max+ PRO 495

Frameworkの製品ページによると、新しいチップは16基のZen 5プロセッサーコアと、40基のコンピュートユニットを持つグラフィックスチップを備えます。Tom's Hardwareの報道によると、Ryzen AI Max 400ファミリーはAMDのRDNA 3.5グラフィックス設計を使い、最大5.2GHzで動作します。メモリーは256ビットのバスにつながるLPDDR5X-8533です。Frameworkは帯域幅を273GB/sとしています。これは、メモリーとチップの間でデータが動く速さです。

購入者は、自分で組み立てるDIY Editionか、Fedora Linux入りで届く組み立て済みのシステムを選べます。

どれほど大きなモデルが載るか

The Registerは、192GBに何が収まるかを計算しました。4ビット精度なら、Linuxで約3,450億、Windowsで約3,200億パラメーターのモデルを動かせます。4ビット精度は量子化とも呼ばれ、モデルの数値を16ビットではなく4ビットで保存します。これでメモリーの使用量は約4分の1になりますが、精度は多少落ちます。

The Registerは、収まるオープンウェイトのモデルを2つ挙げています。2,840億パラメーターのDeepSeek V4 Flashと、3,200億パラメーターのGLM-5.3-Flashです。どちらも、その精度では128GB版に載りません。

価格が高い理由

Frameworkのブログは、192GBモデルは128GBモデルより一段高価だとしています。The Registerは6,799ドルという価格を伝え、「これだけのメモリーは安くない」と指摘しています。

The Registerによると、この種の製品全体が値上がりしています。1年前、AMDの前世代チップStrix Haloを使ったマシンは2,000〜3,000ドルでした。2026年夏には約4,000ドルになりました。NvidiaのGB10チップを使ったシステムは、かつて3,000〜4,000ドルでしたが、今は6,000〜8,000ドルです。

これが開発者にとって意味すること

速さではなく、モデルの大きさのために買いましょう。192GBの箱は、128GB版には大きすぎるモデルを載せるためにあります。応答の速さはメモリーの帯域幅に大きく左右され、計画の基準にすべき数字は273GB/sです。注文する前に、必要な1秒あたりのトークン数を見積もり、似たマシンの公開テストと比べてください。

モデル本体以外にも余裕を残しましょう。4ビットで「収まる」3,200億パラメーターのモデルでも、コンテキスト、つまり会話の記録のためのメモリーが必要です。長いプロンプトや長い文書は、その領域を食います。192GBをすべて埋めるモデルではなく、十分な余裕のあるモデルを選んでください。

最大級のモデルを使いたいなら、Linuxを前提にしましょう。The Registerの数字では、LinuxはWindowsより約250億パラメーター多く余裕があります。Fedora入りの組み立て済みモデルが、その構成への一番の近道です。

クラウドと価格を比べましょう。6,799ドルのこのマシンが元を取れるのは、大きなモデルを頻繁に動かす場合か、データを自分のハードウェアに置く必要がある場合、またはその両方の場合だけです。同じ作業にクラウドのGPUを1年借りる費用と比べてください。

年内に手に入れたいなら、早めに動きましょう。Frameworkは手持ちのメモリーで最初のロットを1回分だけ作るので、後からの注文は11月より遅れる可能性があります。