MINISFORUM AI X1 Pro oder MINISFORUM UM890 Pro

Für Büro und Alltag sind beide gut geeignet. Beim UM890 Pro gilt das für die fertigen Modelle mit 32 und 64 GB, während die Barebone-Version erst nach dem Zusammenbau zu beurteilen ist. Fürs Programmieren sind beide gut geeignet, weil beide DDR5 auf zwei Steckplätzen und zwei USB4-Ports mitbringen.

Beim Spielen sind beide machbar: Die Radeon 890M im AI X1 Pro reicht für Esports-Titel in 1080p, nicht für aktuelle AAA-Spiele in 1440p. Die Radeon 780M im UM890 Pro schafft ab Werk Esports-Titel und ältere Spiele in 1080p, dazu kann sein OCuLink-Port mit PCIe 4.0 x4 ein externes GPU-Gehäuse ansteuern.

Als Homelab ist der UM890 Pro machbar, der AI X1 Pro mit 32 GB ebenso und mit 96 GB gut geeignet, denn beide bieten zwei 2,5-GbE-Ports und zwei M.2-Steckplätze. Einen 10-GbE-Port hat der UM890 Pro nicht.

Prüfe für lokale KI Modellversion, Quantisierung, Kontextlänge, Laufzeitbedarf und den nach Betriebssystemreserven verfügbaren Speicher. Arbeitsspeicher und GPU-VRAM sind unterschiedliche Grenzen. Die Zuweisung gemeinsamen Speichers hängt von Firmware, Treibern und Backend ab. CPU-Inferenz oder teilweise Auslagerung können das Laden und das Tempo verändern. Die verbaute Kapazität allein belegt weder Kompatibilität noch ein brauchbares Generierungstempo. Prüfe die aktuelle Ollama- oder LM-Studio-Dokumentation für die genaue GPU und das Betriebssystem. Wie schnell Text entsteht, hängt an der Speicherbandbreite, die MINISFORUM für keines der Modelle nennt.

Als Workstation ist der AI X1 Pro mit 96 GB gut geeignet und mit 32 GB machbar. Der UM890 Pro ist dafür wenig geeignet: keine dedizierte Grafik, kein Kartensteckplatz mit x8 oder x16 und weniger als vier Speicherbänke.

Beim Arbeitsspeicher sind beide gleich gebaut: zwei SO-DIMM-Steckplätze, nichts verlötet, maximal 96 GB. Der AI X1 Pro mit 96 GB ist damit schon am Maximum, das Modell mit 32 GB lässt sich bis 96 GB ausbauen. Beim UM890 Pro können beide fertigen Modelle, ob mit 32 oder 64 GB, ebenfalls bis 96 GB wachsen.

Beide haben zwei M.2-Steckplätze für Module im Format 2280, in die du ein M.2-Laufwerk einsetzen kannst. Ab Werk stecken 1000 GB im AI X1 Pro mit HX 470, 2000 GB in dem mit HX 370 und 1000 GB in beiden fertigen Modellen des UM890 Pro. Die Barebone-Version des UM890 Pro kommt ganz ohne Arbeitsspeicher und SSD, du bestückst sie selbst. Einen PCIe-Kartensteckplatz hat keines der beiden Geräte.

Beide haben zwei Netzwerkports mit 2,5 GbE, zwei USB4-Ports sowie je einen HDMI- und einen DisplayPort-Ausgang. Beim AI X1 Pro geben die USB-C-Ports auch Bild aus, insgesamt nennt MINISFORUM bis zu vier Displays. Beim UM890 Pro sind HDMI und DisplayPort die zwei bestätigten Bildausgänge, eine Höchstzahl an Displays nennt MINISFORUM nicht. Dafür hat der UM890 Pro vier USB-A-Ports und OCuLink, das dem AI X1 Pro fehlt. Der AI X1 Pro bringt ein eingebautes Funkmodul mit Wi-Fi 7 und Bluetooth 5.4 mit.

MINISFORUM nennt für beide weder Maße noch Netzteil, TDP, VESA-Halterung, SD-Kartenleser, ECC-Unterstützung, HDMI- und DisplayPort-Version oder die PCIe-Generation der M.2-Steckplätze. Beim UM890 Pro nennt MINISFORUM außerdem weder WLAN-Standard noch Funkmodul oder Bluetooth, beim AI X1 Pro weder die Zahl der USB-A-Ports noch Thunderbolt.

Fair vergleichst du den AI X1 Pro mit Ryzen AI 9 HX 470, 32 GB und 1000 GB mit dem UM890 Pro mit 32 GB und 1000 GB: gleicher Speicher, gleiche SSD-Größe, der Unterschied liegt bei Prozessor, Grafik und Anschlüssen. Für lokale KI stehen sich der AI X1 Pro mit Ryzen AI 9 HX 370 und 96 GB und der UM890 Pro mit 64 GB gegenüber, beide dort gut geeignet. Das HX-370-Modell stammt aus 2025, das HX-470-Modell aus 2026 und alle Modelle des UM890 Pro aus 2024. Die Barebone-Version des UM890 Pro passt erst in den Vergleich, wenn Speicher und SSD drinstecken.

Brauchst du mehr als 96 GB Arbeitsspeicher, stoßen beide an ihre Grenze, denn das ist bei beiden das Maximum. Dann ist der MINISFORUM MS-02 Ultra die naheliegende Alternative: Er setzt auf den Intel Core Ultra 9 285HX statt des AMD Ryzen AI 9 HX 470 und nimmt bis zu 256 GB statt 96 GB auf. Für große Sprachmodelle oder speicherhungrige Workstation-Aufgaben ist dieser Spielraum der Grund für den Wechsel.