Strix Halo AI Benchmarks
Performance-Vergleich lokaler KI-Modelle auf AMD Strix Halo — Ryzen AI MAX+ PRO 395, Radeon 8060S, ROCm gfx1151.
Live Modell-Vergleich mit Internet-Daten
Artificial Analysis Intelligence-Scores, lmspeed.net Speed-Benchmarks und Ollama Cloud TPS — direkt verglichen mit lokalen Strix Halo llama.cpp Benchmarks. Finde das perfekte Modell für deine Hardware.
Modell-Vergleich öffnen →Halogen: Inferenz-Engine speziell für gfx1151
Proprietäre Engine von peonist-ai — OpenAI-kompatible HTTP-API, läuft als Container. Der Gewinn liegt im Prefill, gemessen gegen llama.cpp mit identischen Prompts auf derselben Hardware — nicht im Decode. Der Preis: die Engine kann genau ein Modell (Qwen3.8-Flash-Next) und läuft nicht parallel zu llama.cpp.
- Prefill gg. llama.cpp
- 3,2×
- Decode gg. llama.cpp
- 1,28×
- Unterstützte Modelle
- 1
Bild und Sprache: lokal über Vulkan statt ROCm
Bildgenerierung läuft über stable-diffusion.cpp · Vulkan über Mesa-RADV. Der ROCm-Pfad ist dicht: PyTorch-ROCm unterstützt gfx1151 nicht. Dazu Spracherkennung und Sprachausgabe auf derselben Hardware — ohne Cloud, ohne API-Key.
- Bild 1024 × 576
- 10 s
- Standardmodell
- FLUX.2-klein-4B Q8_0
- whisper.cpp
- 11 s Audio → rund 1 s Transkript
- Piper
- rund 1,5 s pro Ausgabe