ASRock toont mini-pc met 128GB ram en drie barebones

ASRock heeft op Computex de Mars 340-mini-pc en drie barebones getoond. De Mars 340 beschikt onder meer over een AMD Ryzen-processor en 128GB geheugen. Het is niet bekend wanneer de systemen beschikbaar komen en wat ze gaan kosten.

De ASRock Mars 340

De processor van de Mars 340, de Ryzen AI 5 340, heeft zes cores en twaalf threads. De cores hebben een basiskloksnelheid van 2GHz en een maximale kloksnelheid van 4,8GHz. De processor beschikt over 16MB L3-cache. Het is niet bekend wat de tdp van de cpu is. Dit is bij de Ryzen AI 5 340 standaard 28W, maar pc-fabrikanten krijgen de vrijheid om de tdp in te stellen tussen de 15 en 54W.

De pc maakt gebruik van twee 64GB-modules DDR5-sodimmram van Teamgroup met een snelheid van 5600MT/s. Bestanden worden opgeslagen op een Solidigm P41 Plus-ssd van 1TB. De pc heeft een voeding van 65W en is 194x150x26mm groot.

Barebones

ASRock heeft ook drie barebones-systemen laten zien, die worden geleverd zonder cpu, geheugen en opslag. De kleinste is de Tiny H810. Het apparaat is 168,5x183x37mm groot en ondersteunt Intel Core Ultra Series 2-cpu's. De pc biedt ruimte aan twee geheugensticks met een maximale totale capaciteit van 128GB, twee SATA- en twee M.2-ssd's. Een scherm aansluiten kan via HDMI en DisplayPort. Het apparaat beschikt verder over onder meer één USB-C-poort, zes USB-A-ingangen en 2,5Gbit/s-ethernet.

De DeskSlim X600 en B760 zijn respectievelijk AMD- en Intel-systemen. De X600 ondersteunt AM5-cpu's, terwijl de B760 werkt met Intel Core-processors van de 12e tot de 14e generatie. Beide apparaten hebben vier geheugenslots met een maximale capaciteit van 256GB en een PCIe5.0x16-slot voor gpu's.

Beide systemen bieden ruimte aan twee SATA- en twee M.2 2280-ssd's. De X600 beschikt daarbij ook over een PCIe Gen5 x4-slot, terwijl de M.2-slots van de B760 beide PCIe Gen4 x4 zijn. Beide barebones beschikken over een DisplayPort- en een HDMI-uitgang. De X600 beschikt daarnaast ook over een USB4-poort. De kasten zijn 95x235x220mm groot.

De DeskSlim X600 en B760

Reacties (18)

[keuringsdienst]

Ik heb al een X600 van ASRock maar dan een deskmini. Die heeft minder dan 2 liter inhoud.
Deze deskslim is wel fors groter met 5 liter inhoud. Maar Ik zie wel een bevestiging voor aan een monitor.
Die monitor mag dan wel een heel erg stabiele en grote voet hebben.

Aangezien deze Deskslim systemen geschikt zijn voor discrete Gpu's zijn de PSU Watts ook cruciaal.

Meer info over deze nieuwe Deskslim X600 bij ASRock zelf:
https://www.asrock.com/ne...20X600%20Series/index.asp

Blijkbaar aangeboden met twee types BRICK PSU's: keuze uit 240 Watt en 330 Watt.

[Reactie gewijzigd door keuringsdienst op 3 juni 2026 00:37]

[Llopigat]

Mja niet echt gewone PC's die Mars 340's, daarvoor zijn deze geheugen hoeveelheden niet zinvol. Zeker niet met de huidige prijzen. Zal ook wel een hele forse prijskaart aan hangen. Voor AI ontwikkeling wellicht interessant, maar het gebruik van SODIMMs doet daar weer flink aan af, want dat beperkt de geheugenbandbreedte heel erg ten opzichte van gesoldeerd geheugen of CAMM modules. En laat dat nu net zijn waar AI gebruik mee staat of valt.

Dus wat het doel van deze PCtjes nou is? Alleen voor AI (LLM) is zo'n grote hoeveelheid gekoppeld aan zo'n lage TDP processor interessant. Voor andere heftige toepassingen die zoveel geheugen vereisen heb je eigenlijk toch een workstation of HEDT class CPU nodig met veel PCIe en processing, zoals een Xeon of Threadripper. Dus blijft alleen de AI toepassing over. Maar daarvoor mist dan dus weer de bandbreedte. Dus een produkt dat op zoek is naar een afzetmarkt.

Maargoed ze gaan deze vanwege de tekorten toch maar mondjesmaat kunnen leveren.

[Reactie gewijzigd door Llopigat op 2 juni 2026 19:21]

[dreamtheater42]

Voor serieuze AI/LLM-toepassingen zie ik dit niet werken. De 128GB RAM klinkt aantrekkelijk, maar met DDR5-SODIMM 5600MT/s is vooral de geheugenbandbreedte de beperkende factor. Bij 2 kanalen kom je theoretisch op ongeveer 90GB/s uit, en in de praktijk lager.

De Ryzen AI 5 340 heeft wel een 50 TOPS NPU, dus voor Copilot-achtige of specifieke NPU-workloads is hij niet nutteloos. Maar voor lokale LLM-inference heb je vooral veel geheugenbandbreedte en GPU/accelerator-ondersteuning nodig. De 128GB helpt dan vooral om grotere modellen te laden, niet om ze snel te draaien. Sterker nog, dit gaat erg traag worden.

Ter vergelijking: een Ryzen AI Max+ 395 zit met LPDDR5x op ongeveer 256GB/s en heeft een veel zwaardere geïntegreerde GPU. Zelfs dat is voor grote LLM’s niet echt goed bruikbaar, maar wel beter te doen.

Dus: leuk compact systeem en mogelijk nuttig voor homelab , veel VM’s, lichte edge-AI of RAM-zware taken, maar als AI/LLM-machine is 128GB in deze configuratie vooral leuke marketing.

[Jan121]

Ter vergelijking: een Ryzen AI Max+ 395 zit met LPDDR5x op ongeveer 256GB/s en heeft een veel zwaardere geïntegreerde GPU. Zelfs dat is voor grote LLM’s niet echt goed bruikbaar, maar wel beter te doen.

Qwen3.5-122 doet ~35t/s op een Strix Halo. Dat is een grote LLM en lijkt me heel goed bruikbaar.

Nu llama.cpp MTP (Multi Token Prediction) speculative decoding ondersteunt is de snelheid zo ongeveer verdubbeld met gelijke nauwkeurigheid.

Zit met Qwen3.6 35B op ruim 80t/s.
https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.6#mtp-guide

Voor een AI 5 340 zie ik het nut van 128GB ook niet gelijk: GPU te zwak, en de SODIMMS te traag.

NPU is bruikbaar voor kleinere LLM"s of Whisper, zonder GPU gebruik.
https://fastflowlm.com/docs/benchmarks/gemma4_results/

[Reactie gewijzigd door Jan121 op 2 juni 2026 23:37]

[dreamtheater42]

Ik heb zelf een DGX Spark variant (Asus GX10) een paar weken uitgeprobeerd en het viel me best tegen, voor mijn doeleinden althans. Ik had gehoopt dat ik met de GX10 een goed alternatief voor Claude Code/Codex kon maken met een goede locale LLM. Dat kan wel,, maar dan moet je echt granulair en afgekaderd je prompts maken. En dat kost erg veel tijd - met Codex/Claude Code is dat niet nodig. Ik wil graag geld besparen, maar tijd is nog schaarser.

Ik had overigens niet de verwachting dat een LLM op de GX10 met OpenCode 100% het niveau van Codex/Claude Code kon halen, maar wat wel mogelijk is viel me tegen.

Het enige model wat qua niveau voor mij in de buurt kwam is Qwen 3.6:27b. Die is echt erg goed, maar op een GB10 niet sneller te krijgen dan 20 tokens/second. En dat schiet echt niet op. Op een Ryzen 395+ zal dat niet beter zijn. Qwen3.5-122 heb ik niet geprobeerd, maar algemene consensus is dat Qwen 3.6:27b het beste open source model op dit moment is voor coding doeleinden. De GB10 (en Ryzen) zijn niet erg geschikt voor dense modellen, maar wel voor MoE modellen. 3.6:35ba3 heb ik ook met >40 token/seconde aan de praat gekregen en die is niet slecht, maar raakt af-en-toe de weg kwijt.

Op mijn 5090 krijg ik 3.6:27b (Q4/Q5) aan de praat met >80 token per seconde en dat maakt echt een verschil. Is jouw ervaring dat 3.5:122b net zo goed is als 3.6:27b of gebruik je het voor andere doeleinden?

[Reactie gewijzigd door dreamtheater42 op 3 juni 2026 13:08]

[White Feather]

Het zijn echt heel gewone pc’s die je zelf kunt afbouwen met cpu, (geheugen) en SSD.

Dat de systemen zoveel geheugen ondersteunen is ook gewoon normaal.

Het enige dat ook maar iets met AI te maken kan hebben is de hoeveelheid geheugen waarmee die ene geleverd kan worden. Voor de rest hebben ze echt niets met AI te maken.

[Llopigat]

Ik heb het over de mars 340 niet de andere drie. Ik dacht dat dat duidelijk was omdat de titel daar over gaat. Ik zal het even verduidelijken.

Die komt dus met 128gb vooraf geïnstalleerd geheugen.

[Reactie gewijzigd door Llopigat op 2 juni 2026 19:22]

[White Feather]

Ook die Mars is werkelijk niets bijzonders, 6-core met igpu-the (wel 4 Compute-Units) en een npu van 50 Tops. Ik zie niet in wat dat het ook maar enigszins een AI-machine maakt. Tenzij je genoegen neemt met het lokaal draaien van Copilot? Voor de rest is er geen bandbreedte of processing-power.

Het enige is dat dat ding standaard met 128 GB geheugen wordt uitgeleverd.

Maar dat is weer gewoon DDR5 op Sodimm, dus echt niets bijzonders. Dat kan in de andere 3 ook.

[Llopigat]

Ja dat is dus precies mijn punt. Er is geen usecase waar je zo'n zwak doosje met zoveel maar traag geheugen voor wil hebben.

[Orky Rulez]

Servertje vol VM's?

[MSalters]

Alsnog, meer dan 21 GB/core? Als je veel VMs hebt, dan wil je daar ook cores voor hebben.

[BlueBird022]

Ik ben toevallig opzoek naar een mini PC die ik in een tv meubel kan zetten omdat ik reclames wil blokkeren.

Dat kan bijvoorbeeld niet op een Nvidia Shield of PlayStation. Zijn er ook echt goedkope opties ? Het moet wel Youtube video's kunnen afspelen. Wat raden mensen aan ?

[FooLsKi]

Een (tweedehands) NUC?

OT: Ik vraag me, net als meerderen, af wat nou de usecase is voor die Mars 340 is... Ook wel apart dat die "Intel cases" oudere generaties ondersteunen.

[kuurtjes]

Welke reclames juist?

Je praat over Nvidia Shield maar voor zover ik weet kan je daar op:
- FireFox/Fennec met een adblocker draaien
- iets zoals dit gebruiken voor YouTube: https://github.com/reisxd/TizenTubeCobalt
- betalende streaming services die opeens reclame beginnen tonen vervangen door Stremio/Arr-stack

Verder kan je gewoon een NUC met Linux gebruiken. Zo kan je bijvoorbeeld Bazzite installeren met de Steam Big Picture en daar VacuumTube (met Adblock/Sponsorblock/Controller support) en Stremio aan toevoegen. Dan heb je best een OK media ervaring. (Ik ben niet echt een fan van media distros)

[bzp]

Een raspberry pi moet dat denk ik al lukken

[DragonFly]

Ik zou eens op "SmartTube" zoeken...weg reclame. Een betere optie is er niet. Werkt op de Shield of elke (goedkopere) Android TV box.

[Polderviking]

mini-pc met 128GB ram .... Het is niet bekend wanneer de systemen beschikbaar komen en wat ze gaan kosten.

Ongetwijfeld het bruto nationaal product van een klein land.

[MallePietje]

Ja, precies mijn gedachte. Als er ooit een slecht moment was voor een systeem met veel geheugen, dan is het nu...