SOLAI выпустила компьютер Solode Neo на базе Linux для ИИ-агентов

Компания SOLAI представила ^[1] Solode Neo — компактный компьютер на базе Linux, предназначенный для круглосуточной работы и выполнения задач автоматизации непосредственно из домашней сети.

Небольшое настольное устройство построено на базе процессора Intel N150 и поставляется с 12 ГБ оперативной памяти ^[2] LPDDR5, твердотельным накопителем на 128 ГБ, двухдиапазонным Wi-Fi, Bluetooth и гигабитным Ethernet. SOLAI использует в паре со своим собственным ОС Solode AI на базе Linux, которая поставляется с предустановленными инструментами автоматизации и рабочими процессами ИИ на основе браузера.

Вместо того чтобы позиционироваться как традиционная высокопроизводительная рабочая станция, Solode Neo ориентирован ^[3] на постоянные фоновые задачи и легковесные операции ИИ. Компания заявляет, что устройство поддерживает такие фреймворки и инструменты, как Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI и Hermes.

Тем не менее, процессор Intel N150 и 12 ГБ оперативной памяти лучше подходят для легковесной автоматизации, инструментов программирования и рабочих процессов с поддержкой облачных технологий, чем для локального запуска больших моделей ИИ. 

Одной из наиболее интересных особенностей системы является акцент на постоянной автоматизации. SOLAI заявляет, что система может непрерывно запускать задачи браузера в фоновом режиме, используя домашнее интернет-соединение пользователя. Это может сделать устройство полезным для запланированных рабочих процессов, задач мониторинга, помощников программирования, веб-автоматизации и других непрерывных онлайн-действий.

SOLAI утверждает, что пользователи контролируют свои собственные соединения, ключи API и локальную среду, а не полностью зависят от размещённой инфраструктуры. 

Solode Neo стоит $399.

Ранее Beelink анонсировала ^[4] новую серию мини-ПК с уже настроенным ИИ-агентом OpenClaw. Модель Lobster Red OpenClaw получила цельнометаллический корпус. Beelink утверждает, что GTR9 Pro с AMD AI Max+ 395 может обрабатывать примерно 52 токена в секунду при локальном запуске модели GPT OSS 120B. Такая производительность позволяет разработчикам и энтузиастам экспериментировать с большими моделями, не платя за каждый запрос.