Содержание
AMD опубликовала разбор, как запускать AI-агента OpenClaw на двух платформах: Ryzen AI MAX и профессиональных Radeon AI PRO. Компания сразу подкрепила это цифрами по токенам, контексту и времени обработки входа.
Внутри у AMD две конфигурации. RyzenClaw строится на SoC Ryzen AI MAX, а RadeonClaw — на дискретных Radeon AI PRO для рабочих станций.
Ryzen AI MAX+: ставка на 128 ГБ памяти и большой контекст
Ключевая фишка Ryzen AI MAX+ — поддержка 128 ГБ быстрой памяти на одной платформе. В таких системах можно отдать под видеопамять до 112 ГБ VRAM для встроенной графики Radeon 8000S. Форм-факторы — ноутбуки и мини-ПК, то есть компактные локальные AI-станции.
По данным AMD, в задаче с крупной моделью Qwen 3.5 122B A10B Ryzen AI MAX+ выдаёт до 19 tokens/s на одном агенте. В мультиагентном режиме компания указывает масштабирование до двух агентов с 95K контекстной конкурентностью.
Для более «приземлённой» Qwen 3.5 35B A3B цифры выше: до 45 tokens/s. Обработку 10 000 входных токенов система завершает за 19,5 секунды.
По контексту AMD заявляет максимум 260K для Ryzen AI MAX+. Для мультиагентных сценариев компания описывает расширение до диапазона 6 x 95K конкурентности.
Ещё один акцент — масштабирование «в ширину». AMD прямо говорит, что системы на Ryzen AI MAX+ можно связывать между собой, чтобы получить более быструю AI-рабочую станцию.
Radeon AI PRO R9700: 120 tokens/s и 4,4 секунды на 10 000 токенов
Во второй конфигурации, RadeonClaw, AMD использует Radeon AI PRO R9700 — профессиональную карту на RDNA 4 с 32 ГБ памяти. Здесь компания показывает другой класс производительности и другой подход к сборке.
Одна AI PRO R9700, по цифрам AMD, обрабатывает 10 000 входных токенов за 4,4 секунды и выдаёт до 120 tokens/s. Максимальное окно контекста указано как 190K, а для мультиагентного режима — 2 x 95K.
Для рабочих станций AMD отдельно описывает конфигурации до 4 таких GPU. Это даёт суммарно 128 ГБ VRAM и, по задумке компании, упрощает локальный запуск более крупных моделей уровня 128B.
WSL2-конфигурация для OpenClaw: фокус на локальный сценарий
Под OpenClaw AMD даёт BKC (Best Known Configuration) через WSL2. Компания позиционирует её как вариант для ранних энтузиастов «персональных агентов» и оценивает время первичной настройки в < 1 часа.
- Полностью локальное развёртывание LLM: без обязательной привязки к облаку
- Memory.md: рабочая схема «памяти» через локальные эмбеддинги
- LM Studio (llama.cpp): движок для локального инференса
- Управление браузером: работает внутри WSL2
Цены на железо: компактно, но дорого
AMD приводит примеры устройств на Ryzen AI MAX+ 395 в двух форматах: ноутбук HP Zbook Ultra G1a и мини-ПК GMKtec EVO X2. За компактность и память тут просят серьёзно.
Мини-ПК с 64 ГБ памяти оценили выше $2000 (около 200 000 рублей). А ноутбук с 128 ГБ памяти — выше $4000 (около 400 000 рублей).
Источники: AMD
