Asus przedstawiła NUC 16 Pro – kompaktowy komputer z procesorami Intel Panther Lake, przeznaczony do lokalnej pracy z modelami AI

Asus przedstawił mini‑PC NUC 16 Pro

Firma Asus wypuściła nowy kompaktowy komputer – Mini‑PC NUC 16 Pro. W podstawie urządzenia znajdują się procesory Intel Panther Lake, w tym flagowa wersja Core Ultra X9 388H z grafiką Arc B390 oraz wbudowany neuroprocesor (NPU) o mocy 50 TOPS.

Co czyni go wyjątkowym
* Obliczenia Edge i lokalne uruchamianie LLM

Asus pozycjonuje NUC 16 Pro jako platformę do pracy z dużymi modelami językowymi oraz zadaniami edge‑przetwarzania. Całkowita wydajność (CPU + GPU + NPU) w trybie uczenia maszynowego osiąga 180 TOPS.

* Kompaktowe rozmiary

Objętość obudowy – tylko 0,7 l. Wymiary: 144 × 122 × 41 mm. Obudowa została zaprojektowana tak, aby łatwo podłączyć dwa sloty M.2 bez użycia narzędzi, co ułatwia upgrade.

* Pamięć i energooszczędność

Wbudowany LPDDR5x do 96 GB zapewnia +20 % wydajności przy 50 % mniejszym zużyciu energii w porównaniu z poprzednim pokoleniem NUC.

Porty i połączenia
Przód:
Z tyłu:
2 × USB‑A 3.2 Gen2
2 × Thunderbolt 4
1 × USB‑C Gen2
1 × HDMI 2.1 (lub DisplayPort)
– 2 × USB‑A 3.2
– 2 × LAN 2,5 Gbps
– Wi‑Fi 7, Bluetooth 6.0

System chłodzenia z dwiema wentylatorami zapewnia stabilną pracę nawet przy wysokim obciążeniu.

Oprogramowanie
* Asus AI SuperBuild – intuicyjny interfejs do uruchamiania dużych modeli językowych lokalnie bez połączenia z internetem. Zwiększa to prywatność danych i pozwala na przetwarzanie wrażliwych informacji (karty medyczne, dane finansowe) 24/7.

* Wbudowana ochrona fTPM 2.0 zapewnia dodatkowy poziom bezpieczeństwa.

Konfiguracje dostępne na rynku
W Chinach już dostępne są warianty NUC 16 Pro z procesorem 16‑jądrnego Core Ultra X7 358H (liczba rdzeni podobna do X9 388H, ale przy niższych częstotliwościach). Taki konfiguracja wyposażona jest w 32 GB RAM i SSD 1 TB, cena – około 1600 USD.

W ten sposób Asus NUC 16 Pro łączy potężny potencjał sprzętowy, kompaktowość oraz przemyślaną obsługę edge‑AI, czyniąc go atrakcyjnym wyborem dla specjalistów potrzebujących lokalnego przetwarzania dużych modeli językowych z wysoką wydajnością i bezpieczeństwem.