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Reference · AI Appliances

Local Office AI Appliance (reference profile): IA locale et adéquation métier

Une boîte silencieuse au format compact pour un seul bureau : assez pour un assistant privé et du RAG documentaire léger sur un modèle 7–14B.

Voici ce que représente le Local Office AI Appliance (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.

39/100· Débutant

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.

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

Spécifications en un coup d’œil

Mémoire
16 GB
Type de mémoire
GDDR6
Bande passante
450 GB/s
FP16 approx.
80 TFLOPS
Architecture
Ada Lovelace
Gravure
TSMC 4N
Consommation
250 W
Année de sortie
2024

Les spécifications sont des chiffres approximate. Profil représentatif bâti autour d'un GPU de bureau de 16 Go dans un châssis compact. La rampe d'accès abordable vers un AI Business OS privé pour une petite équipe — commencez ici et évoluez vers des agents spécialisés.

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)39/100
RAG documentaire40/100
Agents de code37/100
Multi-agents33/100
Automatisation métier37/100

LLM compatibles

Modèles de chat, de code et de raisonnement à poids ouverts de notre catalogue, notés pour le Local Office AI Appliance (reference profile), les plus adaptés en premier.

  • DeepSeek-Coder V2 (class)
    DeepSeek · 16B · DeepSeek License

    Tient en Q4_K_M (~11GB) avec ~3.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~11GBFonctionne bien
  • StarCoder2 15B
    StarCoder · 15B · BigCode OpenRAIL-M

    Tient en Q4_K_M (~10GB) avec ~4.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~10GBFonctionne bien
  • Qwen2.5 14B
    Qwen · 14B · Apache-2.0

    Tient en Q4_K_M (~10GB) avec ~4.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~10GBFonctionne bien
  • Qwen3 14B
    Qwen · 14B · Apache-2.0

    Tient en Q4_K_M (~10GB) avec ~4.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~10GBFonctionne bien
  • Phi-3 Medium (14B)
    Phi · 14B · MIT

    Tient en Q4_K_M (~9GB) avec ~5.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~9GBFonctionne bien
  • Phi-4 (14B)
    Phi · 14B · MIT

    Tient en Q4_K_M (~9GB) avec ~5.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~9GBFonctionne bien
  • DeepSeek-R1 Distill 14B
    DeepSeek · 14B · MIT

    Tient en Q4_K_M (~10GB) avec ~4.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~10GBFonctionne bien
  • Qwen2.5-Coder 14B
    Qwen · 14B · Apache-2.0

    Tient en Q4_K_M (~10GB) avec ~4.1GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~10GBFonctionne 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 assistant unique, faisant tourner des modèles comme DeepSeek-Coder V2 (class) sur du matériel que vous contrôlez.

Conseil de mise à niveau : Pour des modèles plus grands, un contexte plus long ou plus d’agents simultanés, passez à une carte de 24-48GB, une station multi-GPU, ou débordez vers le cloud.

Modèle phare qu’il peut héberger : DeepSeek-Coder V2 (class).

Là où il atteint ses limites

  • Une bande passante mémoire modeste plafonne le débit de génération de tokens.

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.

    Performant
  • Agent documentaire / RAG

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

    Performant
  • Agent de preuves juridiques (type DocMatch)

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

    Assistance cloud
  • Agent hôtellerie / accueil

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

    Performant
  • Agent comptabilité / Odoo

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

    Assistance cloud
  • Agent de code / ingénierie produit

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

    Assistance cloud
  • Founder Ops / centre de commande de l’entreprise

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

    Assistance cloud

« 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 Local Office AI Appliance (reference profile) est-il adapté à l’IA locale ?+

Il obtient 39/100 sur notre Local AI Score (niveau Débutant), d’après ses 16GB de mémoire et sa bande passante/puissance de calcul disponibles. Cela le rend adapté au niveau Starter de l’AI Business OS.

Quels LLM le Local Office AI Appliance (reference profile) peut-il faire tourner ?+

Confortablement : Mistral Small 24B (Q4_K_M), DeepSeek-Coder V2 (class) (Q4_K_M), StarCoder2 15B (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 Local Office AI Appliance (reference profile) ?+

Une approche hybride est recommandé. À réserver aux assistants locaux légers en s’appuyant sur le cloud pour tout ce qui est volumineux — une rampe d’accès économique.

Puis-je transformer le Local Office AI Appliance (reference profile) en AI Business OS privé ?+

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

Transformez le Local Office AI Appliance (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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