Ryzen AI Max+ 395 搭載 DAIV CX-A9A60 レビュー|VRAM 96GB で大きな AI モデルをローカルで動かす小型デスクトップ

DAIV CX-A9A60 は、マウスコンピューターのクリエイター向けブランド DAIV から発売された小型デスクトップです。

CPU は Ryzen AI Max+ 395、メモリは 128GB。このうち最大96GB を VRAM(グラフィックス用のメモリ)に割り当てられます。

RTX 4090 や RTX 5090 などの GPU には載らない大きな AI モデルも、手元で動かせるのが特徴。

本記事では、DAIV CX-A9A60 を使った感想と、ローカル AI を動かして確かめた良いところ・気になる点をレビューしていきますので、ぜひご参照ください。

※本レビューはマウスコンピューター様より製品をお貸しいただきレビューしています

目次

DAIV CX-A9A60 の基本的な仕様

DAIV CX-A9A60 の前面と右側面

スペックと特徴

項目スペック
価格949,800円(税込)
CPUAMD Ryzen AI Max+ 395(16コア32スレッド)
グラフィックスAMD Radeon 8060S(CPU内蔵)/メモリから VRAM を最大96GB 割り当て
メモリ128GB LPDDR5X-8000(オンボード・増設不可)
SSD2TB NVMe Gen4(M.2 スロットの空き1)
サイズ・重量・電源幅70×奥行198×高さ200mm/約1.98kg/250W ACアダプタ
保証3年間センドバック修理保証/24時間365日電話サポート

主な特徴は、以下の通りです。

  • 128GB のメモリのうち、最大96GB をグラフィックス用(VRAM)に割り当てられる
  • 出荷時点で 96GB を割り当て済み
  • 前面のボタンで、パフォーマンスモードと静音モードを切り替えられる
  • USB4(40Gbps)を前面と背面に1つずつ、2.5GBASE-T の有線LANと Wi-Fi 7 を搭載
  • 3年間のセンドバック修理保証と、24時間365日の電話サポート

※検証は Windows 11 Pro・LM Studio 0.4.26・出荷時の設定(VRAM 96GB、パフォーマンスモード)で行いました。比較には、Core i9-10850K・メモリ64GB・RTX 3090(VRAM 24GB)の PC と、Core Ultra 7 265K・メモリ64GB・RTX 5070 Ti(VRAM 16GB)の PC を使っています。

同梱品

DAIV CX-A9A60 の同梱品一式(本体、ACアダプタ、電源コード、製品仕様書、ファーストステップガイド、サポートマニュアル、保証書)

同梱品は、以下の6点です。

  • コンピューター本体
  • ACアダプタ
  • ACコード(電源コード)
  • ファーストステップガイド
  • サポートマニュアル
  • 製品保証書

このほかに、型番と仕様をまとめた製品仕様書が1枚入っています。モニター・キーボード・マウスは付属しないので、別に用意が必要です。

DAIV CX-A9A60 の本体と ACアダプタ、電源コード

電源は、250W の ACアダプタを本体背面の DC IN につなぐ方式。端子や設定の詳しい説明は紙では入っておらず、Windows のデスクトップにあるハードウェアマニュアル(PDF)で確認する形です。

DAIV のロゴが入った外箱と内箱

梱包は、DAIV のロゴが入った外箱の中に内箱があり、本体は発泡材で固定されています。箱はシンプルで軽く、配達のときは片手で持ち上げて走って運ばれてきたので、少しヒヤッとしました。

届いたら、まず電源を入れて動作を確かめておくと安心です。初期不良として対応してもらえるのは製品到着日から1ヶ月、欠品は2週間まで。

デザイン

DAIV CX-A9A60 を斜め前から見た外観

本体は縦置きの筐体です。脚などの突起を含めると、置くのに必要な幅は 78.5mm。

前面上部の電源ボタン(指紋認証センサー)、動作ランプ、動作モード切替スイッチ、SD スロット

前面は縦に溝が入ったパネルで、上から電源ボタン、動作ランプ、動作モード切替スイッチ、SD スロットの順。電源ボタンは指紋認証のセンサーを兼ねていて、Windows のサインインを指紋で済ませられます。

SD スロットの規格は UHS-II です。UHS-II は、カードの端子を2列にして転送を速くした SD カードの規格で、最大 312MB/s(UHS-I は最大 104MB/s)。対応カードなら、カメラで撮った写真や動画を短い時間で取り込めるのが利点です。

前面の SD スロット、USB4(Type-C)、USB 3.2 Gen2(Type-A)×2、ヘッドセット端子

その下には、USB4(Type-C)、USB 3.2 Gen2(Type-A)×2、ヘッドセット端子が並びます。前面の USB4 は、40Gbps のデータ転送と DisplayPort Alt Mode の映像出力に対応した端子です。

右側面の AMD ステッカー、メッシュの通気口、セキュリティスロット

右側面には、AMD のステッカーとメッシュの通気口、盗難防止用のセキュリティスロットがあります。

メッシュの通気口が並ぶ左側面

左側面は、メッシュの通気口だけ。

背面の端子(USB 2.0×2、HDMI、DisplayPort、USB4、USB 3.2 Gen2、有線LAN、ヘッドセット端子、DC IN)

背面の端子は、上から以下の通りです。

  • USB 2.0(Type-A)×2
  • HDMI
  • DisplayPort
  • USB4(Type-C)
  • USB 3.2 Gen2(Type-A)
  • 有線LAN(2.5GBASE-T)
  • ヘッドセット端子
  • 電源(DC IN)

映像出力は、HDMI・DisplayPort・前後の USB4 を合わせて、最大4画面まで使えます。DisplayPort の出力は、最大で 3840×2160・144Hz です。

各種設定

Adrenalin の可変グラフィックスメモリで 96GB を選んだ画面

VRAM にどれだけ割り当てるかは、Adrenalin の「可変グラフィックスメモリ」で変えられます。選択肢は 1GB から 96GB までの8段階で、出荷時は 96GB に設定されていました。

残りの 32GB は、Windows やアプリが使うメモリです。同じ割り当ては、BIOS の「UMA Frame buffer Size」からも選べます。

VRAM 96GB 設定時のタスクマネージャー。Windows で使えるメモリは 31.6GB

96GB 設定のままだと、Windows で使えるメモリは 31.6GB。gpt-oss-120b のように 60GB を超えるモデルを使わないなら、VRAM を 64GB に下げると、Windows 側にも 64GB を残せます。

VRAM を 64GB にして gpt-oss-120b を読み込むと、速度は 50.1 tok/s から 36.5 tok/s に落ち、Windows 側のメモリもほぼ埋まりました。

動作モード切替スイッチを押すと画面中央に出る「Silent Mode」と「Performance Mode」の表示

前面の上下矢印のボタンは、動作モード切替スイッチです。押すたびに画面中央に「Silent Mode」「Performance Mode」と表示され、静音モードとパフォーマンスモードが切り替わります。

出荷時の設定はパフォーマンスモード。gpt-oss-120b に2,000字の文章を書かせると、パフォーマンスモードは 47.0 tok/s、静音モードは 43.5 tok/s でした。

生成中の GPU 温度は、パフォーマンスモードで 70℃、静音モードで 52℃ です。静音モードにすると、生成速度は7%ほど落ちますが、GPU 温度は 18℃ 下がりました。

Windows の電源設定で、スリープを「なし」にした画面

出荷時の Windows は、スリープが有効です。63GB の gpt-oss-120b をダウンロードしている途中でスリープに入り、ダウンロードが止まりました。

大きなモデルをダウンロードする前に、Windows の設定でスリープを「なし」に変えておけば、途中で止まりません。

マウスコンピューターについて

マウスコンピューターは、東京都千代田区に本社を置くパソコンメーカーです。1993年に、受注生産のパソコンで事業を始めました。工場は、長野県飯山市にあります。

主なブランドは、幅広い用途向けの mouse、ゲーミング向けの G TUNE と NEXTGEAR、クリエイター向けの DAIV です。

電話サポートは24時間365日受け付けていて、ほかに LINE・メール・AIチャットでも問い合わせできます。修理の目標は、平均72時間以内の完了です。本機には、3年間のセンドバック修理保証が付きます。

RTX 3090 搭載PCとの比較

単体 GPU の PC とどれくらい違うのかを確かめるため、RTX 3090(VRAM 24GB)を載せた PC でも、同じ条件で速度を測りました。条件は、LM Studio 0.4.26・コンテキスト長 16384・推論 Low で揃えています。

モデル容量DAIV CX-A9A60RTX 3090 搭載PC
gpt-oss-20b12.1GB69.2 tok/s約153 tok/s
Qwen3.8-27B(Q4)17.7GB17.9 tok/s24.4 tok/s
gpt-oss-120b63GB50.1 tok/sVRAM に収まらない(未計測)
Llama 3.3 70B(Q4)42.5GB5.3 tok/sVRAM に収まらない(未計測)

VRAM に収まるモデルは、RTX 3090 のほうが速い結果でした。gpt-oss-20b で約2.2倍、Qwen3.8-27B で約1.4倍の差です。

差が出た理由は、メモリの読み出し速度(帯域)の違いだと考えられます。RTX 3090 の VRAM は 936GB/s、本機のメモリは計算上 256GB/s。容量は本機が4倍ある一方、読み出しの速さは RTX 3090 が3倍以上です。

LM Studio の gpt-oss-120b の判定。DAIV CX-A9A60 は Full GPU Offload Possible、RTX 3090 搭載PCは Partial GPU Offload Possible

63GB の gpt-oss-120b は、RTX 3090 の PC だと LM Studio の判定が「Partial GPU Offload Possible」で、GPU に載せきれません。DAIV CX-A9A60 では「Full GPU Offload Possible」と表示され、モデル全体を VRAM に読み込めました。

長い資料を一度に読ませたときも、同じ傾向が出ています。マニュアルの写真26枚(約6.2万トークン)は RTX 3090 の PC のほうが速く答えた一方、製品写真を足した約10.4万トークンは VRAM 24GB に収まりませんでした。

VRAM 16GB の RTX 5070 Ti を載せた PC では、モデル自体が VRAM に収まらず、同じ26枚に約76分かかりました。本機は約8分半です。

VRAM に収まる大きさのモデルや、長さの資料なら、単体 GPU の PC のほうが速く動きます。60GB を超えるモデルや、10万トークンを超える長い資料を、VRAM に収めたまま扱えるのが本機の強みです。

DAIV CX-A9A60 の良いところをレビュー

LM Studio でいくつかのモデルを動かし、紙のマニュアルと製品写真も読ませた結果から、良いところをまとめました。

LM Studio を入れるだけで、120B のモデルが動く

LM Studio のハードウェア画面。AMD Radeon 8060S と VRAM 96.00GB を認識

Windows に LM Studio 0.4.26 をインストールして開くと、ハードウェアの画面に「1 GPU detected with Vulkan」「AMD Radeon 8060S」「VRAM 96.00GB」と表示されました。ドライバーの追加や設定の変更は、何もしていません。

LM Studio で gpt-oss-120b が 50.1 tok/s で回答を出力した画面

gpt-oss-120b(63GB)の読み込みは、約95秒。300字の文章を書かせると、毎秒50.1トークンで出力しました。

Ryzen AI Max+ 395 でローカル LLM を動かす解説記事を検索すると、Linux や ROCm の環境を整える手順を扱うものが上位に並びます。本機では Windows のまま、LM Studio をインストールしただけで 120B のモデルまで動きました。

出荷時点で VRAM が 96GB に設定されているので、BIOS や Adrenalin を開かずに、そのまま大きなモデルを読み込めます。

マニュアルと製品写真、約50枚を一度に読ませて照合までできる

Qwen3.8-27B に51枚の画像を一度に読ませ、17問に答えさせた結果

本機に付属するサポートマニュアル(52ページ)を見開きで撮った写真26枚と、本体や付属品を撮った写真25枚。合わせて51枚を、画像を読める Qwen3.8-27B に一度に渡しました。

入力は、約10.4万トークン。読み込みに約13分、回答まで含めて944.5秒かかり、17問中16問に正しく答えています。

完全放電の手順や修理の窓口は、根拠のページ番号を付けて答えました。製品仕様書に印刷された型番「CXA9A60BSAGEW101DEC」も、1文字も違えずに読み取っています。

型番 CXA9A60BSAGEW101DEC が印刷された製品仕様書

写真の製品仕様書にある「3年保証/PC本体 センドバック修理保証+初期不良対応 1カ月」を、マニュアルの保証期間と初期不良期間に突き合わせ、「一致している」とも答えました。

約10.4万トークンは、RTX 3090 の PC では VRAM に収まらない量です。社外に出せないマニュアルや仕様書も、外部のサービスに送らずに、写真のまままとめて AI に読ませられます。

大きな MoE モデルなら、小さなモデルと変わらない速さで動く

gpt-oss-120b は、総パラメータが約1,170億あるモデルです。中身は128個のエキスパートに分かれていて、1トークンを出すたびに使うのはそのうち4個だけ。この仕組みが MoE(Mixture of Experts)です。

同じ条件で5つのモデルを動かした速度を、以下にまとめました。

モデル種類容量生成速度
gemma-4-e4b小型(実効4B)6.3GB52.6 tok/s
gpt-oss-20bMoE12.1GB69.2 tok/s
gpt-oss-120bMoE63GB50.1 tok/s
Qwen3.8-27B(Q4)密モデル17.7GB17.9 tok/s
Llama 3.3 70B(Q4)密モデル42.5GB5.3 tok/s

※量子化の形式は、gpt-oss の2モデルが MXFP4、ほかの3モデルが Q4_K_M。

LM Studio のライブラリ画面。gpt-oss は MXFP4、Qwen3.8-27B・Llama 3.3 70B・gemma-4-e4b は Q4_K_M

63GB の gpt-oss-120b は、6.3GB の gemma-4-e4b とほぼ同じ速さです。1トークンごとに全部のパラメータを使う密モデルは容量が大きいほど遅く、Llama 3.3 70B は 5.3 tok/s でした。

本機で大きなモデルを使うなら、MoE のモデルを選べば、速度を落とさずに済みます。

ただし、読ませる文章が長くなると、生成速度は半分ほどまで落ちました。gpt-oss-120b の生成速度は、約1,500トークンの入力なら 52.7 tok/s、約9.5万トークンでは 27.3 tok/s。読み込みの速さは、約1.7万トークンで毎秒726トークン、約9.5万トークンで毎秒346トークンです。

照合とツール呼び出しなら、ローカルの 120B に任せられる

LM Studio で動かした5つのモデルに、照合・ツール呼び出し・知識を問う課題と、文章を書く課題2つの、計5つの課題を出しました。比べる相手は、クラウドの Claude Opus 5.5 です。

gpt-oss-120b(推論 High)が、仕様表と記事の食い違いを指摘した回答

照合の課題では、仕様表と記事の食い違い5か所を、5モデルとも見つけています。推論を High にすると、食い違いではない箇所への誤った指摘は、gpt-oss-120b では1件まで減りました。gpt-oss-20b は逆に7件に増えています。

ツール呼び出しでは、下書きの作成から翌日9時の予約投稿までの手順を、gpt-oss-120b は JSON で正しく出せました。照合もツール呼び出しも本機の中で動くので、資料を外部のサービスに送らずに済みます。何度使っても、利用量に応じた料金はかかりません。

一方で、知識を問う課題と文章を書く課題は、どのモデルもそのまま使える結果になりませんでした。ラピッドトリガーについて尋ねた知識の課題では、gpt-oss-120b の回答は中身がすべて創作です。この3つの課題で、そのまま使える回答を返したのは Claude Opus 5.5 だけでした。

これは本機ではなく、いまローカルで動かせるオープンモデルの限界です。

新しいモデルが出れば、結果も変わる可能性があります。試すときは、LM Studio で新しいモデルをダウンロードして読み込むだけです。

幅70mm の小さな本体で 120B のモデルが動く

モニターの脇に縦置きした DAIV CX-A9A60

本体のサイズは幅70×奥行198×高さ200mmで、容積は約2.8L。重さは約1.98kgあります。

63GB の gpt-oss-120b を VRAM に収めるには、RTX 5090(32GB)なら2枚、RTX 4090(24GB)なら3枚分の VRAM が必要な計算です。本機は、その大きさのモデルを1台の小さな本体の VRAM に載せて動かせます。

写真のように、モニターの脇に縦置きで置ける大きさ。大きな AI モデルを動かすために、机の下に大きなタワー型の PC を据える必要はありません。

長い生成でもファンの音は小さい

机に置いた DAIV CX-A9A60 の右側面

数秒で終わる短い生成では、ファンの音は聞こえませんでした。筐体に触れても、熱は感じない程度です。

推論を有効にして4〜5分かかる生成を何度か続けると、ファンの音が聞こえてきます。ただ、うるさいと感じる大きさにはなりませんでした。筐体は、触るとほんのり温かい程度。

静音モードとパフォーマンスモードでは、ファンの音に少し差を感じました。どちらのモードでもきわめて静かですが、無音ではありません。

マニュアルでは、ACアダプタは動作中に高温になるとして、電源コードを束ねないよう案内しています。

DAIV CX-A9A60 の気になる点をレビュー

購入前に確認しておきたいのは、価格とメモリの配分の2点です。

同じチップの格安ミニPCよりは、価格が高い

DAIV CX-A9A60 の価格は、949,800円(税込)。128GB のメモリを積んだ AI 向けの機種と並べると、以下の通りです。

製品形チップ価格
GMKtec EVO-X2(128GB・2TB、リンクス直販)ミニPCRyzen AI Max+ 395718,000円(税込)
DAIV CX-A9A60(128GB・2TB)小型デスクトップRyzen AI Max+ 395949,800円(税込)
Apple Mac Studio(M5 Max・128GB・2TB)小型デスクトップApple M5 Max1,031,800円(税込)
ASUS ProArt P16 H7607(128GB・1TB)16型ノートNVIDIA RTX Spark N1X1,248,000円(税込)
HP Z2 Mini G1a(128GB・2TB)ミニワークステーションRyzen AI Max+ PRO 3952,854,500円(税込)

同じ Ryzen AI Max+ 395 のミニPCなら、国内正規代理店のリンクスインターナショナルが扱う GMKtec EVO-X2 のほうが安く買えます。ただ、リンクスの直販は受注生産で、届くまで1.5〜2ヵ月かかり、保証は1年です。

本機は決済から約4営業日で出荷され、3年間のセンドバック修理保証と、24時間365日つながる電話窓口が付きます。GMKtec の楽天の直販は、原則として個人輸入の扱いで、中国から直送される形です。

一方で、128GB のメモリを積んだ AI 向けの機種には、本機より高いものも並びます。NVIDIA RTX Spark を載せた ASUS の16型ノート ProArt P16 は 1,248,000円。同じチップの PRO 版を載せた HP のワークステーション Z2 Mini G1a は、128GB の構成で 2,854,500円です。

Apple の Mac Studio は、M5 Max・メモリ128GB・SSD 2TB を選ぶと 1,031,800円。メモリの読み出し速度は 614GB/s と本機の2倍以上あり、生成速度では Mac Studio が有利と考えられます。ただ、OS は macOS なので、Windows のアプリと同じ PC で使いたい方には向きません。

表の5機種で、国内メーカーの3年保証が付くのは本機だけです。

VRAM を 96GB にすると、Windows 側のメモリに余裕がない

gpt-oss-120b を読み込んだ状態のタスクマネージャー。Windows 側のメモリがほぼ埋まっている

VRAM を 96GB にした状態で gpt-oss-120b を読み込むと、Windows 側のメモリは 31.6GB のうち 28.0〜31.4GB が埋まりました。空きは 0.3〜3.6GB です。

モデルを取り出す(Eject)と、使用量は 11.9GB に戻りました。gpt-oss-120b を読み込むだけで、Windows 側のメモリも16GB 以上使っている計算です。

モデルを読み込んだまま、メモリを多く使うアプリを並べて動かす余裕はありません。メモリはオンボードで増設できないため、あとから足すこともできない仕様です。

60GB を超えるモデルを使わないなら、各種設定で触れたように、VRAM を 64GB に下げて Windows 側に 64GB を残す方法があります。

まとめ

キーボードの横に置いた DAIV CX-A9A60

DAIV CX-A9A60 は、Ryzen AI Max+ 395 を搭載し、128GB のメモリのうち 96GB を VRAM に割り当てた状態で出荷される小型デスクトップです。Windows に LM Studio を入れるだけで、RTX 4090 や RTX 5090 には載らない gpt-oss-120b が、毎秒50トークンで動きました。

VRAM の大きさは、長い資料を読ませる場面でも効いています。マニュアル1冊と製品写真25枚、約10.4万トークンを一度に読ませると、17問中16問に正しく答え、仕様書とマニュアルの保証内容も照合できました。

VRAM に収まる小さなモデルなら、単体 GPU の PC のほうが速いです。マニュアル1冊程度の資料も、VRAM 24GB の RTX 3090 なら本機より速く読み終えました。価格も、同じチップの格安ミニPCよりは高い設定。

向いているのは、次のような方です。

  • RTX 4090 や RTX 5090 には載らない、60GB を超える AI モデルを手元で動かしたい方
  • マニュアルや仕様書の写真を何十枚もまとめて、外部のサービスに送らずに AI に読ませたい方
  • 新しいオープンモデルが出るたびに、手元の PC で試したい方
  • Linux や ROCm の環境を整えずに、Windows のままローカル LLM を使いたい方
  • 国内メーカーの3年保証と、24時間365日の電話サポートを重視する方

反対に、次のような使い方が中心なら、ほかの選択肢のほうが合います。

  • VRAM に収まるモデルや、マニュアル1冊程度の資料を速く処理したい:VRAM 24GB 以上の単体 GPU の PC
  • 生成速度を重視し、macOS でもかまわない:メモリ128GB の Mac Studio
  • トラブルを自分で調べて直せる:同じチップのミニPC

大きな AI モデルと長い資料を、Windows のまま、国内のサポート付きで手元で扱える小型デスクトップ。60GB を超えるモデルや、10万トークンを超える資料をローカルで使いたい方は、ぜひ候補に入れてみてください。

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