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Reference · AI Workstations

Coding Agent Workstation (reference profile): Lokale KI und Eignung fürs Business

Eine auf lokale Coding-Agenten abgestimmte Workstation: ~48 GB über zwei 24-GB-Karten führen starke 32B-Coder-Modelle aus und bedienen ein kleines Engineering-Team privat.

Das bedeutet der Coding Agent Workstation (reference profile) für ein Unternehmen, das private KI auf selbst kontrollierter Hardware betreiben will: welche offenen LLMs passen, welche Agenten er antreiben kann, die passende AI Business OS-Stufe und ob lokal, in der Cloud oder hybrid betrieben werden sollte.

65/100· Stark

Recommended on-prem appliance

Run it on a GB10 box with AI Business OS pre-installed

The simplest way to put a private AI workforce on-premise: a compact GB10 Grace Blackwell appliance with ~128 GB unified memory — from ASUS, Dell or NVIDIA — shipped by BrainOutput with BrainOS pre-installed, so it runs your agents the day it arrives.

ASUS66/100
ASUS Ascent GX10 (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Dell66/100
Dell Pro Max with GB10

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

NVIDIA66/100
NVIDIA DGX Spark (GB10)

128GB unified · GB10 Grace Blackwell · on-prem

Request this appliance →Indicative GB10-class specs — exact SKU, availability and pricing to verify.

Spezifikationen auf einen Blick

Speicher
48 GB
Speichertyp
GDDR6X (2× 24GB)
Bandbreite
1,008 GB/s
FP16 ca.
660 TFLOPS
Architektur
Ada Lovelace
Fertigung
TSMC 4N
Leistungsaufnahme
900 W
Erscheinungsjahr
2023

Die Spezifikationen sind approximate Angaben. Repräsentatives Profil rund um ein Paar GPUs der 24-GB-Klasse (z. B. RTX 4090/3090). So bemessen, dass ein 32B-Coder-Modell und unterstützende Dienste bequem passen, während proprietärer Quellcode auf von Ihnen kontrollierter Hardware bleibt.

KI-Kompatibilitäts-Scores

Transparente Heuristiken von 0 bis 100, die nutzbaren Speicher, Bandbreite und Rechenleistung kombinieren – relative Orientierung, keine Benchmarks.

Lokale KI (gesamt)65/100
Dokumenten-RAG64/100
Coding-Agenten68/100
Multi-Agent58/100
Geschäftsautomatisierung62/100

Kompatible LLMs

Open-Weight-Chat-, Coding- und Reasoning-Modelle aus unserem Katalog, bewertet für den Coding Agent Workstation (reference profile), beste Eignung zuerst.

  • Mixtral 8x7B (MoE)
    Mistral · 47B · Apache-2.0

    Passt mit Q4_K_M (~28GB) bei ~14.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q4_K_M · ~28GBLäuft gut
  • CodeLlama 34B
    CodeLlama · 34B · Llama Community License

    Passt mit Q8_0 (~37GB) bei ~5.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q8_0 · ~37GBLäuft gut
  • Qwen2.5 32B
    Qwen · 32B · Apache-2.0

    Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~8.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q8_0 · ~34GBLäuft gut
  • Qwen3 32B
    Qwen · 32B · Apache-2.0

    Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~8.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q8_0 · ~34GBLäuft gut
  • DeepSeek-R1 Distill 32B
    DeepSeek · 32B · MIT

    Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~8.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q8_0 · ~34GBLäuft gut
  • Qwen2.5-Coder 32B
    Qwen · 32B · Apache-2.0

    Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~8.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q8_0 · ~34GBLäuft gut
  • Gemma 2 27B
    Gemma · 27B · Gemma Terms of Use

    Passt mit Q8_0 (~29GB) bei ~13.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q8_0 · ~29GBLäuft gut
  • Gemma 3 27B
    Gemma 3 · 27B · Gemma Terms of Use

    Passt mit Q8_0 (~29GB) bei ~13.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.

    Q8_0 · ~29GBLäuft gut

Den vollständigen Modellkatalog ansehen →

Beste Modelle nach Geschäfts-Workload

Am besten für Coding-Agenten

Code-Vervollständigung, Review und Refactoring auf privatem Quellcode.

Am besten für RAG / Suche

Beantwortung über Ihre Dokumente mit Quellenangaben.

Am besten für Geschäftsautomatisierung

Dokumentenextraktion und Backoffice-Workflows.

Geeignet für ein privates AI Business OS?

✓

Ja — dies ist ein praktikabler privater AI Business OS-Host für die ein abteilungsweites-Bereitstellung und betreibt Modelle wie Mixtral 8x7B (MoE) auf Hardware, die Sie kontrollieren.

Aushängeschild-Modell, das es hosten kann: Mixtral 8x7B (MoE).

Wo es an Grenzen stößt

  • ▸Keine wesentlichen Einschränkungen für typische lokale KI-Workloads in dieser Stufe.

Business-Agenten, die sinnvoll sind

Wie diese Maschine zu den zentralen AI Business OS-Agenten-Archetypen passt:

  • Kundensupport-Agent

    Beantwortet Kundenanfragen anhand Ihrer Dokumente, verfasst Antworten, sortiert Tickets vor.

    Sehr gut geeignet
  • Dokumenten-/RAG-Agent

    Liest Verträge, Berichte und Wikis und antwortet mit Quellenangaben.

    Sehr gut geeignet
  • Rechtsbeweis-Agent (DocMatch-Stil)

    Durchsucht Fallakten und Beweismittel, um Beweise sichtbar zu machen und zu verknüpfen.

    Leistungsfähig
  • Hotel-/Gastgewerbe-Agent

    Übernimmt Gästekommunikation, Buchungen und Rezeptionsautomatisierung.

    Sehr gut geeignet
  • Buchhaltungs-/Odoo-Agent

    Extrahiert Rechnungen, gleicht Daten ab und steuert ERP-Workflows.

    Sehr gut geeignet
  • Coding-/Produktentwicklungs-Agent

    Lokale Code-Vervollständigung, Review und Refactoring auf privatem Quellcode.

    Sehr gut geeignet
  • Founder Ops / Business-Kommandozentrale

    Eine Flotte kooperierender Agenten, die das gesamte Geschäft privat betreibt.

    Leistungsfähig

„Cloud-Unterstützung“ bedeutet, es lokal für leichte Lasten zu betreiben und für schwerere Jobs in die Cloud zu bursten. Siehe Geschäfts-Anwendungsfälle dafür, wie jeder Agent auf Hardware abgebildet wird.

Häufig gestellte Fragen

Ist der Coding Agent Workstation (reference profile) gut zum Betreiben lokaler KI geeignet?+

Er erreicht 65/100 auf unserem Local AI Score (Stufe Stark), basierend auf seinen 48GB Speicher und der verfügbaren Bandbreite/Rechenleistung. Damit eignet er sich für die AI Business OS-Stufe Business.

Welche LLMs kann der Coding Agent Workstation (reference profile) betreiben?+

Problemlos: Llama 3.1 70B (Q4_K_M), Llama 3.3 70B (Q4_K_M), DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (Q4_K_M). Größere Modelle laufen ggf. mit stärkerer Quantisierung oder durch Verteilung auf mehrere Geräte.

Sollte ich KI lokal oder in der Cloud auf dem Coding Agent Workstation (reference profile) betreiben?+

Lokal zuerst wird empfohlen. Genug Leistung, um echte Agenten lokal zu hosten — für Datenschutz und planbare Kosten; nutzen Sie die Cloud nur, um Spitzenbedarf abzufangen.

Kann ich den Coding Agent Workstation (reference profile) in ein privates AI Business OS verwandeln?+

Ja. AI Business OS kann auf dieser Maschine in der Stufe Business laufen und gibt Ihnen private Agenten auf Ihrer eigenen Hardware. Siehe den Call-to-Action oben, um loszulegen.

Machen Sie den Coding Agent Workstation (reference profile) zu einem privaten AI Business OS

Betreiben Sie Ihre eigenen KI-Agenten auf selbst kontrollierter Hardware – privat by design, keine Daten pro Nutzer verlassen Ihr Haus. BrainOutput hilft Ihnen, die richtige Maschine zu wählen und daraus ein funktionierendes AI Business OS zu machen.

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