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Reference · AI Workstations

Coding Agent Workstation (reference profile): IA locale et adéquation métier

Une station de travail optimisée pour les agents de codage locaux : ~48 Go répartis sur deux cartes de 24 Go exécutent de puissants modèles coder 32B et servent en privé une petite équipe d'ingénierie.

Voici ce que représente le Coding Agent Workstation (reference profile) pour une entreprise qui veut exécuter une IA privée sur du matériel qu’elle maîtrise : quels LLM ouverts conviennent, quels agents il peut alimenter, le niveau AI Business OS qui lui correspond et s’il faut l’exécuter en local, dans le cloud ou en hybride.

65/100· Solide

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.

Spécifications en un coup d’œil

Mémoire
48 GB
Type de mémoire
GDDR6X (2× 24GB)
Bande passante
1,008 GB/s
FP16 approx.
660 TFLOPS
Architecture
Ada Lovelace
Gravure
TSMC 4N
Consommation
900 W
Année de sortie
2023

Les spécifications sont des chiffres approximate. Profil représentatif bâti autour d'une paire de GPU de classe 24 Go (p. ex. RTX 4090/3090). Dimensionné pour qu'un modèle coder 32B et les services associés tiennent confortablement, tout en gardant le code source propriétaire sur du matériel que vous contrôlez.

Scores de compatibilité IA

Heuristiques transparentes de 0 à 100 combinant mémoire utilisable, bande passante et calcul : indication relative, pas des benchmarks.

IA locale (global)65/100
RAG documentaire64/100
Agents de code68/100
Multi-agents58/100
Automatisation métier62/100

LLM compatibles

Modèles de chat, de code et de raisonnement à poids ouverts de notre catalogue, notés pour le Coding Agent Workstation (reference profile), les plus adaptés en premier.

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

    Tient en Q4_K_M (~28GB) avec ~14.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~28GBFonctionne bien
  • CodeLlama 34B
    CodeLlama · 34B · Llama Community License

    Tient en Q8_0 (~37GB) avec ~5.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~37GBFonctionne bien
  • Qwen2.5 32B
    Qwen · 32B · Apache-2.0

    Tient en Q8_0 (~34GB) avec ~8.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~34GBFonctionne bien
  • Qwen3 32B
    Qwen · 32B · Apache-2.0

    Tient en Q8_0 (~34GB) avec ~8.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~34GBFonctionne bien
  • DeepSeek-R1 Distill 32B
    DeepSeek · 32B · MIT

    Tient en Q8_0 (~34GB) avec ~8.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~34GBFonctionne bien
  • Qwen2.5-Coder 32B
    Qwen · 32B · Apache-2.0

    Tient en Q8_0 (~34GB) avec ~8.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~34GBFonctionne bien
  • Gemma 2 27B
    Gemma · 27B · Gemma Terms of Use

    Tient en Q8_0 (~29GB) avec ~13.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~29GBFonctionne bien
  • Gemma 3 27B
    Gemma 3 · 27B · Gemma Terms of Use

    Tient en Q8_0 (~29GB) avec ~13.2GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~29GBFonctionne bien

Voir le catalogue complet des modèles →

Meilleurs modèles par charge de travail métier

Idéal pour les agents de code

Complétion, revue et refactoring de code sur du source privé.

Idéal pour le RAG / la recherche

Réponses sur vos documents avec citations.

Idéal pour l’automatisation métier

Extraction de documents et workflows administratifs.

Adapté à un AI Business OS privé ?

✓

Oui — c’est un hôte privé viable pour l’AI Business OS en déploiement à l’échelle d’un service, faisant tourner des modèles comme Mixtral 8x7B (MoE) sur du matériel que vous contrôlez.

Modèle phare qu’il peut héberger : Mixtral 8x7B (MoE).

Là où il atteint ses limites

  • ▸Aucune limitation majeure pour les charges d’IA locale typiques de ce niveau.

Agents métier pertinents

Comment cette machine s’inscrit dans les archétypes d’agents AI Business OS :

  • Agent de support client

    Répond aux clients à partir de vos documents, rédige des réponses, trie les tickets.

    Très adapté
  • Agent documentaire / RAG

    Lit contrats, rapports et wikis et répond avec des citations.

    Très adapté
  • Agent de preuves juridiques (type DocMatch)

    Parcourt dossiers et pièces pour faire ressortir et relier les preuves.

    Performant
  • Agent hôtellerie / accueil

    Gère la messagerie clients, les réservations et l’automatisation de la réception.

    Très adapté
  • Agent comptabilité / Odoo

    Extrait les factures, rapproche les données et pilote les workflows ERP.

    Très adapté
  • Agent de code / ingénierie produit

    Complétion, revue et refactoring de code en local sur du source privé.

    Très adapté
  • Founder Ops / centre de commande de l’entreprise

    Une flotte d’agents coopérants qui pilotent toute l’entreprise en privé.

    Performant

« Assistance cloud » signifie l’exécuter en local pour les charges légères et déborder vers le cloud pour les travaux plus lourds. Voir cas d’usage métier pour savoir comment chaque agent se rattache au matériel.

Questions fréquentes

Le Coding Agent Workstation (reference profile) est-il adapté à l’IA locale ?+

Il obtient 65/100 sur notre Local AI Score (niveau Solide), d’après ses 48GB de mémoire et sa bande passante/puissance de calcul disponibles. Cela le rend adapté au niveau Business de l’AI Business OS.

Quels LLM le Coding Agent Workstation (reference profile) peut-il faire tourner ?+

Confortablement : Llama 3.1 70B (Q4_K_M), Llama 3.3 70B (Q4_K_M), DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (Q4_K_M). Des modèles plus grands peuvent tourner avec une quantification plus poussée ou en répartissant la charge sur plusieurs appareils.

Faut-il exécuter l’IA en local ou dans le cloud sur le Coding Agent Workstation (reference profile) ?+

Le local d’abord est recommandé. Assez de puissance pour héberger de vrais agents en local, garantissant confidentialité et coûts prévisibles ; n’utilisez le cloud que pour absorber les pics au-delà de la demande maximale.

Puis-je transformer le Coding Agent Workstation (reference profile) en AI Business OS privé ?+

Oui. AI Business OS peut tourner sur cette machine au niveau Business, vous offrant des agents privés sur votre propre matériel. Voyez l’appel à l’action ci-dessus pour commencer.

Transformez le Coding Agent Workstation (reference profile) en AI Business OS privé

Exécutez vos propres agents IA sur du matériel que vous maîtrisez : privé par conception, aucune donnée par utilisateur ne quitte vos locaux. BrainOutput vous aide à choisir la bonne machine et à en faire un AI Business OS opérationnel.

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