GIGABYTE AI TOP ATOM：GB10 128 GBを詳細に測定
GIGABYTEのAIミニPC：NVIDIA GB10チップと128 GBのユニファイドメモリを一リットルの筐体に搭載。LLMを動かすうえで重要な点を見ていきます ローカルで ：メモリ、帯域幅、速度、価格、そしてどんな人にとって購入に適しているのか、あるいは適していないのか。
09/10/2026 に更新
購入先
ボタンで案内している構成は、購入時に提示されるものです。ミニPCでは、システム用のメモリを残し、推論エンジンを確認してください。macOS/MLXとCUDAは相互に置き換えて使うことはできません。
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技術仕様
- メモリ統合128 GB（LPDDR5x）、システムから認識される容量121,7 GB
- 帯域幅273 GB/s
- 計算Blackwell GPUと20個のArmコア。NVIDIA によれば、スパース性を利用したFP4で最大1 PFLOP（発表値であり、当社では未測定）
- 消費電力240 WのUSB-Cアダプター；当社の測定では、アイドル時のGPUは10.4 W、負荷時の平均は39～53 W（GPU単体、ワットメーターなし）
- 参考価格6 346,27 €（ATAGB10-9001、4 TB PCIe 4.0、AORUS公式ストアでは売り切れ、Amazon.frでは在庫あり）・7 999,95 €（ATAGB10-9000、4 TB PCIe 5.0、LDLCおよびMateriel.netでは在庫切れ）—2026年10月8日時点
- 最大のモデル3ビットのQwen3-235B-A22B（90.5 GB使用、21 GBの余裕） · 毎秒約5トークンのLlama 3.3 70B、小型の粗いモデルなら2.6～4倍高速 · 毎秒58トークンのgpt-oss 120B；4Bから235Bまでの13モデルは、コンテキスト32 768トークンで収まります
どのような方に向いていますか？
メリットと限界
✓ 強み
- 128 GBのユニファイドメモリ：4Bから235Bまでの13モデル（3ビット）が、32 768トークンのコンテキストとともに収まります
- NVIDIAのDGX Sparkの速度：llama.cppでは最大4.3％、Ollamaでは最大2％の誤差
- 連続負荷時も安定した速度：16ユーザーで1時間あたりの変動0,0 %、8ユーザーで2時間あたり−0,6 %、スロットリングの報告なし
- ATAGB10-9000の4 TB PCIe 5.0 SSD：読み取り速度13 GB/s
- CUDAの完全なスタック：llama.cpp、vLLM、TensorRT-LLM、Unslothはすべて当社環境で動作しました
- 一リットルの筐体、1,2 kg、すっきりとしたフロントパネル
✗ 限界
- 128 GBのRyzen AI Max+ 395ミニPCより高価格
- 70Bの密モデルは毎秒約5 tokensで書き込みます。これはGB10プラットフォームの帯域幅（273 GB/s）の限界です。MoEモデルまたは小さなドラフトモデル（×2,6～×4）なら、会話速度が向上します
測定した内容
GIGABYTEは、ガイドシリーズ用としてAI TOP ATOM（ATAGB10-9000：128 GB、4 TB PCIe 5.0 SSD）を無償で提供しました。測定結果と見解は当社のものであり、GIGABYTEは公開前にこの内容を確認も承認もしていません。手法（初回測定前に固定したプロトコル）、モデルファイルのフィンガープリント、当社の表のデータは、当社の 方法論のページ。当社のデータ、インフォグラフィック、写真は、ライセンスのもとで再利用できます CC BY 4.0、quelllm.frを引用しながら。
| Guide | これが示すもの |
|---|---|
| 実際に動作するLLMはどれか | 4Bから235Bまでの13モデル：すべてコンテキスト32 768トークンで収まります；gpt-oss 120Bは毎秒58トークン |
このシリーズは週1本公開の全7ガイドで構成され、新しいガイドが公開されるたびにこのページが更新されます。
AI TOP ATOMの各モデル
GIGABYTEはATOMをATAGB10-9000からATAGB10-9005まで6つの型番で展開しています。最初の3機種は128 GBです。9000はPCIe 5.0接続の4 TB SSD（当社が測定した機種）、9001はPCIe 4.0接続の4 TB、9002はPCIe 4.0接続の1 TBです。64 GB版は2026年10月23日から発売予定です。販売店で正確な型番を確認してください。一部の仕様表ではSSDの説明が誤っています。
対象者
- 5～20人のチーム ドキュメント上でプライベートなAIアシスタントを使いたい方（同時利用者10人まで測定）。
- CUDA開発者 デスク上でNVIDIAの完全なスタックを使いたい方。
- ローカルでのファインチューニング ：Qwen3-8BのLoRA、70BのQLoRA、およびUnslothを使用したgpt-oss 120B。
- 大規模MoEモデル 1,000億を超えるパラメーターを、快適な速度で。
判定
よくある質問
GIGABYTE AI TOP ATOMは70BのLLMをローカルで実行できるのでしょうか？
3ビットのQwen3-235B-A22B（使用量90,5 GB、余裕21 GB）・Llama 3.3 70Bは毎秒約5トークン、小型のドラフトモデルを使えば2,6～4倍高速・gpt-oss 120Bは毎秒58トークン。4Bから235Bまでの13モデルは、32 768トークンのコンテキストで収まります。
GIGABYTE AI TOP ATOMの価格はいくらですか？
6 346,27 €（ATAGB10-9001、4 TB PCIe 4.0、AORUS公式ストアでは売り切れ、Amazon.frでは在庫あり）・7 999,95 €（ATAGB10-9000、4 TB PCIe 5.0、LDLCおよびMateriel.netでは在庫切れ）を基準とします—2026年10月8日時点（NVIDIAが米国で4 999 $から提供する64 GB版を発表、2026年10月23日から利用可能；GIGABYTEは2026年10月5日にAI TOP ATOM 64 GBを確認済み）。価格はすぐに変わるため、購入リンクで当日の価格を確認してください。
GIGABYTE AI TOP ATOMはどのような人に向いていますか？
CUDA開発者、プライベートAIアシスタントを求めるチーム、ローカルでのファインチューニング、100Bを超える大規模MoEモデル。