MINISFORUM AI X1 Pro ou MINISFORUM AtomMan G1 Pro

Pour la bureautique et la navigation, les deux sont bien adaptés, et chacun accepte quatre écrans. Le développement est bien adapté aux deux machines. L'AI X1 Pro apporte deux ports USB4 et un double 2,5 GbE, l'AtomMan G1 Pro une carte graphique dédiée pour tout ce qui passe par CUDA.

Le jeu marque le premier vrai écart. Sur l'AI X1 Pro, la Radeon 890M intégrée rend le jeu envisageable : elle est très correcte pour l'esport en 1080p, mais pas pour les jeux AAA actuels en 1440p. L'AtomMan G1 Pro est bien adapté au jeu grâce à sa carte GeForce dédiée et à ses 8 Go de GDDR7 propres.

En serveur domestique, la logique s'inverse. Les deux ports 2,5 GbE de l'AI X1 Pro permettent de router ou de séparer des réseaux sur une seule machine. Cet usage est envisageable avec 32 Go et bien adapté avec 96 Go. L'AtomMan G1 Pro reste envisageable : son unique port 5 GbE suffit pour un hôte Docker, pas pour du routage.

Pour l'IA locale, l'AI X1 Pro est envisageable en 32 Go et bien adapté en 96 Go. Pour l’IA locale, vérifiez version du modèle, quantification, longueur du contexte, besoins du moteur et mémoire disponible après les réserves du système. RAM et VRAM du GPU constituent des limites différentes ; l’allocation partagée dépend du micrologiciel, des pilotes et du moteur. L’inférence CPU ou une répartition partielle peuvent changer le chargement et la vitesse. La capacité installée seule ne prouve ni compatibilité ni vitesse utile. Vérifiez la documentation actuelle d’Ollama ou de LM Studio pour le GPU et le système précis. Il ajoute un NPU de 50 TOPS. Sur l'AtomMan G1 Pro, l'IA locale est envisageable, mais ce sont les 8 Go de la carte qui bornent la taille du modèle, et non les 32 Go du système.

En station de travail, l'AtomMan G1 Pro est bien adapté grâce à sa partie graphique dédiée. L'AI X1 Pro ne l'est qu'en 96 Go et reste envisageable en 32 Go.

L'AI X1 Pro dispose de deux emplacements SODIMM non soudés et accepte au maximum 96 Go. Le modèle de 32 Go garde donc de la marge, tandis que celui de 96 Go est déjà au plafond. L'AtomMan G1 Pro a lui aussi deux emplacements SODIMM non soudés, mais MINISFORUM ne précise pas sa mémoire maximale : impossible de chiffrer la marge au-delà des 32 Go installés.

Côté stockage, chacun offre deux emplacements M.2 au format 2280. MINISFORUM ne précise la génération PCIe d'aucun de ces emplacements, or un disque NVMe fonctionne à la vitesse de l'emplacement qui l'accueille : son débit reste donc impossible à prévoir.

Seul l'AtomMan G1 Pro propose un emplacement PCIe au format x16, dont MINISFORUM ne précise pas le nombre de lignes. L'AI X1 Pro n'en a aucun, et aucun des deux n'a d'OCuLink.

L'AI X1 Pro compte une sortie HDMI, une DisplayPort et deux ports USB4 qui transportent aussi l'image, pour quatre écrans au maximum. MINISFORUM ne précise pas la version HDMI : rien ne garantit donc la 4K au-delà de 60 Hz sur cette prise. L'AtomMan G1 Pro aligne deux HDMI et deux DisplayPort 2.0, et accepte lui aussi quatre écrans sur ces sorties dédiées.

Le réseau filaire les sépare : l'AI X1 Pro a deux ports 2,5 GbE, l'AtomMan G1 Pro un seul port 5 GbE. Préférez le double port pour isoler un réseau, et le 5 GbE si un seul lien rapide vous suffit. Les deux intègrent le Wi-Fi 7, avec en plus du Bluetooth 5.4 sur l'AI X1 Pro.

La comparaison juste oppose l'AI X1 Pro de 32 Go avec le Ryzen AI 9 HX 470 à l'AtomMan G1 Pro, livré en 32 Go avec le Ryzen 9 8945HX. Les deux ont la même quantité de mémoire et le même Windows 11 Pro. L'écart tient au processeur, 12 cœurs face à 16, et surtout à la partie graphique.

L'AI X1 Pro de 96 Go avec le Ryzen AI 9 HX 370 et 2000 Go de stockage joue une autre partie, celle de la mémoire. Il n'a pas d'équivalent chez l'AtomMan G1 Pro. Choisissez-le si l'IA locale ou la virtualisation passent avant le jeu.

Si 96 Go ne vous suffisent pas, sachant que MINISFORUM ne précise pas le plafond de l'AtomMan G1 Pro, regardez le MINISFORUM MS-02 Ultra. Il remplace le Ryzen AI 9 HX 470 par un Intel Core Ultra 9 285HX et accepte jusqu'à 256 Go de mémoire au lieu de 96 Go. C'est la piste à suivre pour de nombreuses machines virtuelles ou pour de gros modèles de langage chargés en mémoire système.