Framework Desktop एक दानव है

 (world.hey.com)
14 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-08-11 | 6 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Framework Desktop बेहद शांत है और high performance देता है
  • AMD Ryzen AI Max 395+ के साथ, छोटे आकार के बावजूद यह डेस्कटॉप से भी बढ़कर performance देता है
  • कई benchmarks में यह Beelink या Mac Studio के मुकाबले शानदार multi-core performance दिखाता है
  • memory expandability और local LLM model चलाने जैसे कई उपयोगों के लिए यह उपयुक्त है
  • integrated graphics भी बेहतरीन हैं और gaming performance भी बहुत मजबूत है

Framework Desktop के पहले impressions

  • लेखक (DHH) कई महीनों से Framework Desktop इस्तेमाल कर रहे हैं, और इसे बेहद शांत और मजेदार design वाला बताते हैं
  • इसका आकार 4.5L है, यानी बहुत छोटा, लेकिन अनुभव में यह पारंपरिक desktop से कहीं तेज महसूस होता है
  • सामने 21 color tiles लगाए जा सकते हैं, जो RGB-केंद्रित प्रतिस्पर्धियों से इसे अलग पहचान देने वाला अनोखा बाहरी रूप देता है
  • 3D print जैसी customization भी संभव है, इसलिए अपनी पसंद के हिसाब से इसे ढालना आसान है

इस्तेमाल किया गया processor और design की विशेषताएँ

  • AMD Ryzen AI Max 395+ मूल रूप से laptop के लिए बना chip है, लेकिन Framework ने इसे ultra-compact desktop में लगाया है
  • यह chip ASUS ROG Flow Z13 और HP ZBook Ultra जैसे devices में भी इस्तेमाल हुआ है, और यहाँ इसे space efficiency बढ़ाने के लिए चुना गया है
  • mini PC बाज़ार में पहले से कई products हैं, लेकिन Framework Desktop लगभग अकेला है जो पूरी तरह शांत माहौल देता है
  • Beelink जैसे दूसरे mini PC की तुलना में इसका noise level बेहद कम है

Benchmark और performance तुलना

  • multi-core benchmark में Framework Desktop, Beelink SER8 से 2 गुना और SER9 से 1/3 से भी अधिक तेज है
  • Mac Studio (M4 Max, M4 Pro) की तुलना में यह 40%~50% बेहतर performance दिखाता है
  • यह test Docker के भीतर MySQL/Redis/ElasticSearch और Ruby code चलाकर किया गया था, इसलिए Linux पर Docker के native execution का फायदा भी performance अंतर में योगदान देता है (लगभग 25% तक)
  • क्योंकि developer workflow में Docker का उपयोग लगभग अनिवार्य है, इसलिए वास्तविक उपयोग में Framework Desktop की बढ़त और भी स्पष्ट हो जाती है

CPU और single-core performance

  • AMD 395+ में 16 Zen5 cores (5.1GHz) हैं, और Geekbench 6 multi-core score M4 Max के बराबर या उससे बेहतर है
  • single-core performance में M4 series लगभग 20% अधिक शक्तिशाली है (जैसे Speedometer benchmark में)
  • लेकिन web browsing जैसे रोज़मर्रा के कामों में इस single-core अंतर को लगभग महसूस नहीं किया जाता

कीमत में प्रतिस्पर्धा और memory expandability

  • 64GB RAM + 2TB NVMe configuration में Framework Desktop की कीमत $1,876 है, जबकि समान configuration वाला Mac Studio $3,299 का है
  • 128GB तक बढ़ाने पर price gap और बढ़ जाता है, और Docker-आधारित development work में भी Framework Desktop अब भी तेज रहता है
  • Linux और Hyprland window manager environment में memory efficiency अच्छी होने के कारण ज़्यादातर मामलों में 64GB भी पर्याप्त है

local LLM model चलाना और memory का उपयोग

  • 128GB memory local LLM model चलाने के लिए उपयुक्त है, और AMD 395+ की unified memory संरचना के कारण GPU लगभग पूरी memory का उपयोग कर सकता है
  • OpenAI के 120b gpt-oss जैसे बड़े models भी चलाए जा सकते हैं, और लगभग 40 tokens प्रति सेकंड जैसी performance मिलती है (YouTube link देखें)
  • हालांकि 64GB पर gpt-oss-20b चलाते समय accuracy की सीमाएँ हैं। SaaS-आधारित नवीनतम LLM models बेहतर परिणाम देते हैं

वैकल्पिक products और अतिरिक्त जानकारी

  • Beelink SER9 आधी कीमत पर लगभग 2/3 multi-core performance देता है, जबकि single-core में अंतर लगभग नहीं के बराबर है
  • ज़्यादातर developers के लिए SER9 भी पूरी तरह पर्याप्त हो सकता है। लेकिन कुछ खास स्थितियों में बेहतर performance चाहिए तो Framework Desktop आकर्षक विकल्प है

gaming performance और dual boot

  • Framework Desktop के integrated graphics (iGPU) ऐसी gaming performance देते हैं जो RTX 4060 स्तर के काफ़ी करीब है
  • 1440p High settings पर प्रमुख games भी आसानी से चलते हैं (YouTube देखें)
  • dual NVMe slots होने के कारण यह Linux/Windows dual boot के लिए भी बढ़िया है

निष्कर्ष

  • Framework Desktop और AMD 395+ Linux-आधारित developers के लिए बेहद शक्तिशाली विकल्प हैं
  • इसमें शांति, छोटा आकार, मजबूत multi-core performance, अनोखा design और कीमत में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त सब कुछ है
  • open source software और developer-friendly hardware का आनंद लेने के लिए यह बेहतरीन समय है

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6 टिप्पणियां

 
onusarang 2025-08-12

AMD Ryzen AI Max+ 395
ASUS ROG Flow Z13 खरीदकर इस्तेमाल कर रहा हूँ, और जैसा अनुमान था, इसकी गर्मी वाकई काफी चौंकाने वाली है।
 
fanotify 2025-08-11

शायद यह ऐसा प्रोडक्ट है जिसे कोरिया में खरीदा नहीं जा सकता..?
 
tujuc 2025-08-11

https://frame.work/desktop?tab=overview

लगता है यह संभव है... शायद Q4 में रिलीज़ होने वाला है?
 
fanotify 2025-08-11

मुझे We haven’t opened ordering in your region yet, but we’re looking forward to getting there! We can notify you when ordering opens ऐसा दिखता है
 
mango 2025-08-11

वाह, मुझे SFF में दिलचस्पी थी, और अब एक ऐसा desktop आ गया है जिसे मैं assembled product के रूप में खरीदना चाहूँगा.. काफ़ी लुभावना है
 
GN⁺ 2025-08-11
Hacker News राय
  • Framework Desktop में 64GB RAM और 2TB NVMe कॉन्फ़िगरेशन $1,876 में है, जबकि इसी तरह के स्पेक्स वाला Mac Studio खरीदने के लिए लगभग दोगुना पैसा देना पड़ेगा, इसलिए Framework Desktop कीमत के हिसाब से बहुत आकर्षक लगता है, लेकिन सिर्फ़ Apple से सस्ता होने का मतलब यह नहीं कि वह अपने-आप अच्छा डील है, मुझे लगा था कि आजकल Apple पहले से ज़्यादा प्रतिस्पर्धी pricing कर रहा है, लेकिन Framework जैसा niche market vendor भी Apple से काफ़ी सस्ता निकला
    • Mac Studio नहीं बल्कि Mac Mini से इसकी performance ज़्यादा मिलती-जुलती है, इसलिए तुलना उसी से करना सही होगा, कनाडा के हिसाब से 64GB memory और 500GB storage कॉन्फ़िगरेशन में देखें तो कीमत लगभग बराबर है, Framework Max+ 64GB: $2,861.16, Apple Mini M4 Pro 64GB: $2,899.00, Apple storage के लिए असामान्य रूप से ज़्यादा चार्ज करता है, लेकिन Mac Mini से तुलना करें तो 2TB मानने पर भी premium लगभग 25% के स्तर का है, desktop assemble करते समय external NVMe SSD इस्तेमाल किया जा सकता है
    • Apple base model से दूर जाते ही price premium बहुत तेज़ी से बढ़ाता है, M4 base model से बेहतर deal ढूँढना सच में मुश्किल है
    • यह पूरी तरह Apple की बेतुकी SSD pricing policy की वजह से है, external SSD इस्तेमाल करें तो काफ़ी पैसे बच सकते हैं
    • Apple के base model प्रतिस्पर्धी हैं, लेकिन RAM और SSD upgrade पर extra cost इंडस्ट्री में सबसे ऊँचे स्तर की है, 16GB से 32GB जाने पर $600 CAD, और 512GB से 2TB SSD जाने पर $900 CAD चार्ज करता है
    • AMD Ryzen AI Max+ 395 chip आने से पहले desktop/laptop के हिसाब से ऐसे AI-related काम करने का विकल्प लगभग सिर्फ़ Apple के पास था, 64~128GB memory इस्तेमाल कर सकने वाला GPU practically सिर्फ़ Apple के यहाँ था
  • AMD 395+ में भी Apple की तरह unified memory architecture है, इसलिए GPU लगभग सारी memory इस्तेमाल कर सकता है, इसी वजह से इसमें “laptop” CPU इस्तेमाल किया गया है, dedicated memory से थोड़ा धीमा है, लेकिन काफ़ी तेज़ token speed के साथ बड़े model चलाना संभव हो जाता है
    • unified memory soldered है... performance तेज़ है, लेकिन फिर भी थोड़ी निराशा रहती है, मैं सोच रहा था कि क्या इसमें internal PSU (power supply unit) है, और यह देखकर हैरानी हुई कि वाकई internal PSU दिया गया है
    • AMD GPU होने के कारण CUDA नहीं है, इसलिए सावधानी ज़रूरी है, आपके tools पर निर्भर करता है कि यह कमी घातक साबित हो सकती है
  • Framework Desktop को development/local LLM environment/home server के लिए सोच रहा हूँ, LLM use case में Framework Desktop के फ़ायदे हैं, लेकिन अभी इस्तेमाल करने के लिहाज़ से इसमें कुछ अस्थिरताएँ दिखती हैं, इसलिए इस साल थोड़ा और देखना चाहता हूँ
    • Minisforum, Beelink जैसे mini PC पर विचार करते समय यह स्पष्ट नहीं होता कि UEFI firmware update कितने अच्छे मिलेंगे, और चाहे अनजाने में हो या जानबूझकर, backdoor risk की भी चिंता रहती है, वास्तव में चीन से जुड़े किसी समूह ने ASUS/Gigabyte motherboard को target करने वाला UEFI rootkit भी बनाया था, संबंधित लिंक देखें, लगता है कि कुछ vendors पर सीधे security measures लागू करवाने चाहिए
    • home server के लिए, अगर बहुत ज़बरदस्त compute power की ज़रूरत नहीं है, तो यह सही विकल्प नहीं भी हो सकता, मैंने eBay से कुल $500 में used Lenovo mini PC (m75q आदि) खरीदा था और वह ज़्यादातर कामों के लिए काफ़ी है
    • यह भी जानना है कि Minisforum कितना quiet है
  • M4 Max से तुलना थोड़ा अजीब लगती है, क्या इसका मतलब है कि हाल के AMD chip समान श्रेणी की performance दे रहे हैं, और on-device LLM के लिए इसका क्या मतलब है, यह ठीक से समझ नहीं आ रहा
    • AMD की Strix series, Apple M series जैसी architecture इस्तेमाल करती है, और memory bandwidth व cache बहुत बड़े हैं, नतीजतन performance का फ़र्क काफ़ी बड़ा हो जाता है
    • omarchy website की तुलना भी चौंकाने वाली थी, Apple M chip GPU का उपयोग न करने वाले data science workloads में सच में बहुत अच्छे चलते हैं, यह integer बनाम floating-point operation performance के अंतर से जुड़ा हो सकता है, एक साधारण numpy benchmark: Linux (280ms, 1.53Tflops), मेरा m2 MacBook Air (180ms, 2.4Tflops), LLM में floating-point operation ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं
    • DHH ने दोनों chip की तुलना इसलिए की क्योंकि दोनों latest flagship chip हैं, और benchmark result दिखाते हैं कि दोनों की performance characteristics अलग हैं, खासकर DHH को पसंद आने वाले benchmark में native Linux और Docker support बेहतर देने वाली तरफ़ को हमेशा फ़ायदा मिलता है, local LLM use case में M4 Max की ऊँची memory bandwidth कहीं बड़ी ताकत है, और ज़्यादा benchmarks Arstechnica review में देखे जा सकते हैं
    • performance-per-watt की बात नहीं है, लेकिन pure performance के हिसाब से अंतर बहुत बड़ा नहीं है
    • जब सोचें कि सभी chip का core enabler TSMC है, तो M series उतनी खास नहीं लगती, और इसी वजह से ताइवान में TSMC production facility अमेरिका के लिए national security issue बन जाती है
  • यह RDNA 3.5 आधारित है, इसलिए इसमें Matrix Core नहीं है, वह फ़ीचर सिर्फ़ RDNA 4 में आता है, और RDNA 4 2025 में जाकर desktop में पहुँचेगा, Nvidia ने 2022 की 4000 series से Tensor Core शामिल किए थे, और Apple भी 2020 से simdgroup_matrix support दे रहा है, अब यह hardware धीरे-धीरे आम होता जा रहा है, लेकिन ML के अलावा workloads पर इसका क्या असर होगा यह अभी साफ़ नहीं है
    • NPU उसी memory तक पहुँचता है, और कुछ मामलों में ज़्यादा flexible FPGA fabric भी शामिल होता है, इसलिए Matrix Core के बिना भी यह काफ़ी लग सकता है, आख़िरकार दोनों का रोल मिलता-जुलता ही दिखता है
  • Framework Desktop और "GMKtec AI Mini Ryzen AI Max+ 395 128GB" mini PC के बीच direct comparison जानने की इच्छा है, hardware काफ़ी मिलता-जुलता लगता है, और Framework की unique बात छोड़ दें तो शायद कीमत भी बेहतर है, पूछा गया कि क्या किसी ने दोनों को सीधे compare किया है
    • CPU एक ही है, लेकिन शायद TDP setting अलग होगी, HP G1a model से तुलना करने वाला material मौजूद है, इसलिए वह मददगार हो सकता है, Phoronix review सुझाया गया, आम धारणा है कि Framework ज़्यादा power दे सकता है इसलिए sustained performance में आगे रहेगा
    • GMKtec बस एक साधारण Chinese brand है, इसलिए warranty, support और repairability में कमी रह सकती है, Framework को केवल “सिर्फ़ दिखावे के लिए cool” product कहकर ख़ारिज करना दूसरी चरम सीमा होगी
    • असल में दोनों डिवाइस की कीमत एक जैसी है, 395 processor और 128GB RAM configuration दोनों में $1999 है
    • product name में “AI” दो बार है, बस यही उम्मीद है कि यह trend जल्दी ख़त्म हो
  • मुझे Framework पसंद है और मेरा उसका laptop भी है, लेकिन desktop में marketing angle ज़्यादा दिखता है और वास्तविक differentiation कम लगती है, कीमत भी कुछ ज़्यादा रखी हुई महसूस होती है
    • अगर काफ़ी मिलते-जुलते alternatives बहुत सस्ते में उपलब्ध नहीं हैं, तो इसे महँगा नहीं कहा जा सकता
    • यह मुख्य रूप से mobile/mini PC platform पर आधारित होकर standard desktop के जितना संभव हो उतना करीब जाने की कोशिश है, और मुझे नहीं लगता कि यह Framework की spirit से बहुत दूर जाता है
    • शायद मैंने Framework के customer base को ग़लत समझा था, मुझे लगा था कि early adopters या FOSS-oriented पर्यावरणवादी इसके मुख्य ग्राहक होंगे, लेकिन हाल में पता चला कि schools/enterprise जैसी bulk-buying standardized market भी इसमें बड़ी है, fw12 के कमज़ोर specs भी ऐसे ही buyers (जैसे स्कूल के छात्र) के लिए थे, desktop भी शायद सिर्फ़ individual users नहीं बल्कि bulk deployment वाले use case के लिए है
  • मैंने Framework Desktop का order cancel कर दिया और उसकी जगह HP Z2 Mini G1a order किया, मकसद Mac Studio का विकल्प ढूँढना था, Apple की ज़िद और गिरती quality से थक चुका था, HP काफ़ी छोटा है और ECC RAM व 10G Ethernet support इसके फ़ायदे हैं, हालांकि कीमत काफ़ी ज़्यादा है
    • यह मानता हूँ कि Apple पहले जितना भरोसेमंद नहीं रहा, लेकिन दूसरी तरफ़ सच में बेहतर है या नहीं इस पर भरोसा नहीं, आगे क्या अनुभव होता है जानना चाहूँगा, अब MLX project को सीधे CUDA पर चलाया जा सकता है
    • ECC RAM देखकर HP को फिर से देखने का मन हुआ, इसकी बाहरी डिज़ाइन भी ठीक लगती है
    • उस डिवाइस पर Linux support और compatibility कैसी है, यह जानना है
  • कुछ हफ़्ते पहले Framework Desktop को देखा था, मुख्य इच्छा laptop के integrated GPU से बेहतर gaming performance की थी, मैं नए games से ज़्यादा पुराने games खेलता हूँ, मेरी राय यह रही कि डिवाइस काफ़ी अच्छी है लेकिन कीमत इतनी ज़्यादा है कि value-for-money कम लगती है, अगर ख़ुद assemble करें तो बेहतर performance और कम कीमत दोनों मिल सकते हैं, लेख में कहा गया था कि 9950X ने Max 395 से कम score किया, लेकिन असल में 55W laptop chip और 170W desktop chip के अंतर को देखते हुए इसे अलग नज़र से देखना चाहिए, Linux compatibility issue भी हैं (जैसे कुछ ASUS board के MediaTek WiFi/Bluetooth chip के लिए Linux driver support नहीं है), और पूरे parts selection में भी बहुत समय जाता है, Nirav की “बस Framework Desktop खरीद लो, आसान है” वाली सलाह से सहमति है, आख़िर में मैंने USB4/Thunderbolt eGPU से gaming performance हासिल की, मेरा laptop पहले से काफ़ी ताकतवर था इसलिए अलग PC की ज़रूरत नहीं पड़ी, LLM काम में मेरी रुचि नहीं थी इसलिए उस पर अलग से शोध नहीं किया
  • जानना चाहता हूँ कि AMD GPU generative AI workflow के साथ कितने compatible हैं, आम धारणा यही है कि सब कुछ CUDA-केंद्रित है
    • एक SCALE project है जो CUDA code को AMD GPU पर चलाने देता है, यह Nvidia CUDA का drop-in replacement बनने की दिशा में विकसित हो रहा है, और व्यक्तिगत व शैक्षणिक उपयोग के लिए मुफ़्त है, SCALE आधिकारिक दस्तावेज़ में देखा जा सकता है, अभी cuDNN और CUDA Graph API जैसी कुछ अहम सुविधाएँ implementation में हैं, लेकिन support लगातार बढ़ रहा है, support status देखें, यह जानकारी SCALE developer ने ख़ुद दी
    • Ollama और Stable Diffusion आधारित environment AMD card पर बिना समस्या के चलते हैं, training नहीं बल्कि inference use case में compatibility लगातार बेहतर होती महसूस हो रही है
    • llama.cpp और Mesa के Vulkan support का संयोजन AMD GPU पर सच में बहुत अच्छा चलता है, मैंने कई workloads बिना दिक्कत चलाए हैं
    • वास्तविक LLM-आधारित generative AI workflow में AMD Max+395 unified-memory chip, Mac Studio या MacBook Pro के बराबर की performance और speed दिखाती है (संदर्भ के लिए Apple के high-end chip में 546GB/s, AMD में लगभग 256GB/s bandwidth है), inference में दोनों काफ़ी अच्छे हैं, लेकिन बाकी सभी उपयोगों में CUDA ecosystem थोड़ा ज़्यादा भरोसेमंद लगता है
    • मेरी भी लगभग यही राय है, training करनी हो तो CUDA GPU लगभग अनिवार्य है, जबकि inference के लिए AMD और Apple M chip लगातार बेहतर विकल्प बनते जा रहे हैं