{"id":370301,"date":"2026-08-19T09:32:32","date_gmt":"2026-08-19T08:32:32","guid":{"rendered":"https:\/\/droix.net\/blogs\/?p=365004"},"modified":"2026-09-26T20:45:04","modified_gmt":"2026-09-26T19:45:04","slug":"geekom-prasentiert-vierknotigen-mini-pc-ki-cluster-mit-lokalem-deepseek-modell","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/droix.net\/blogs\/de\/geekom-prasentiert-vierknotigen-mini-pc-ki-cluster-mit-lokalem-deepseek-modell\/","title":{"rendered":"GEEKOM pr\u00e4sentiert vierknotigen Mini-PC-KI-Cluster mit lokalem DeepSeek-Modell"},"content":{"rendered":"\n

GEEKOM<\/a> hat einen vierknotigen KI-Cluster demonstriert, der aus seinen kompakten A9 Mega Mini-PCs aufgebaut ist, und damit gezeigt, wie sich Systeme im Small-Form-Factor f\u00fcr lokale Unternehmens-KI-Anwendungen kombinieren lassen.<\/p>\n\n\n\n

Der Cluster verbindet vier A9 Mega<\/a>-Einheiten \u00fcber USB4, wodurch sie als verteilte Plattform betrieben werden k\u00f6nnen, ohne dass ein traditionelles Server-Rack oder propriet\u00e4re Hochgeschwindigkeits-Netzwerkausr\u00fcstung erforderlich ist. Jedes System wird von AMDs Ryzen AI Max+ 395<\/a>-Prozessor angetrieben, der \u00fcber 16 Zen-5-CPU-Kerne, Radeon-8060S-Grafik und Unified Memory verf\u00fcgt.<\/p>\n\n\n\n

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Vier A9 Mega-Einheiten<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Vier A9 Mega-Einheiten<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Der Cluster l\u00e4uft unter Ubuntu, ROCm und DwarfStar-Software und verteilt das DeepSeek V4 Flash-Modell auf alle vier Maschinen. Er bietet zudem eine OpenAI-kompatible API, die die Integration mit Anwendungen, KI-Agenten und Automatisierungstools erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Ein wesentlicher Vorteil des Aufbaus ist die lokale Verarbeitung. Unternehmen k\u00f6nnen Dokumente, Quellcode, Vertr\u00e4ge und internes Wissen analysieren, ohne sensible Informationen an eine \u00f6ffentliche Cloud zu \u00fcbermitteln. GEEKOM zufolge wurde das System zudem mit Kontextfenstern von bis zu 250.000 Token getestet, was es f\u00fcr umfangreiche Dokumente und komplexe Workflows geeignet macht.<\/p>\n\n\n\n

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Vier GEEKOM A9 Mega-Einheiten<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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R\u00fcckansicht von vier A9 Mega-Einheiten<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Laut Unternehmen erreichte der Cluster bei Einzelgleichzeitigkeit etwa 14,61 Token pro Sekunde, mit einer 95-Perzentil-Zeit bis zum ersten Token von rund 0,42 Sekunden in seinen 32- und 128-Token-Tests. Organisationen k\u00f6nnen mit einem oder zwei A9 Mega<\/a>-Systemen beginnen und mit wachsendem Bedarf auf vier erweitern.<\/p>\n\n\n\n

Die Demonstration unterstreicht das Potenzial kompakter PCs als skalierbare lokale KI-Plattformen f\u00fcr Unternehmen, Labore, Klassenzimmer und Edge-Computing-Umgebungen.<\/p>\n\n\n\n

Quelle: GEEKOM via PR Newswire<\/a>. Leistungsdaten und F\u00e4higkeiten basieren auf unternehmenseigenen Tests.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

GEEKOM hat einen vierknotigen KI-Cluster demonstriert, der aus seinen kompakten A9 Mega Mini-PCs aufgebaut ist. Verbunden \u00fcber USB4 und angetrieben von AMD Ryzen AI Max+ 395-Prozessoren, f\u00fchrt das System DeepSeek V4 Flash lokal aus und bietet Unternehmen eine skalierbare M\u00f6glichkeit, sensible Dokumente, Code und KI-Workloads zu verarbeiten, ohne vollst\u00e4ndig auf Cloud-Infrastruktur angewiesen zu sein.<\/p>\n","protected":false},"author":859,"featured_media":370302,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[274,2992],"tags":[27323,3287,292],"class_list":["post-370301","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nachrichten","category-mini-pc-de-2","tag-a9-mega-6","tag-geekom-de","tag-mini-pc-de"],"lang":"de","translations":{"de":370301,"en":365004,"en-gb":370672,"en-ie":370679,"en-au":370686,"fr":371387,"ar":382327,"bg":384272,"cs":385446,"es":387053,"da":387374,"pt-pt":388137,"hr":389905,"hu":390629,"lv":393581,"el":403888,"et":403954,"fi":404020,"it":404085,"lt":404150,"nl":404259,"no":404325,"pl":404390,"ro":404456,"sk":404522,"sl":404588,"sv":404653},"pll_sync_post":{},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/370301","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/users\/859"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=370301"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/370301\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":370307,"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/370301\/revisions\/370307"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/media\/370302"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=370301"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=370301"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/droix.net\/blogs\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=370301"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}