Beelinkから登場した最新ミニPC「Ser 10 Max」は、AMDの最新チップセット「Gorgon Point」（Ryzen AI 9 HX470）を搭載し、前世代モデルであるSer 9やSer 8、さらには競合製品であるApple Mac Miniと比較して、どのような進化を遂げたのか。本記事では、開発者向けテストやAIワークロードを中心に、その実力を詳細に検証します。

新世代AMDチップ「Gorgon Point」の概要

Beelink Ser 10 Maxに搭載されたRyzen AI 9 HX470は、コードネーム「Gorgon Point」として知られるAMDの最新モバイルプロセッサーです。このチップは、Zen 5アーキテクチャ（Zen 5およびZen 5cコア）を採用し、12コア24スレッド構成で最大5.2GHzのブーストクロックを実現します。

主な特徴は以下の通りです。

• CPU: Zen 5アーキテクチャ（8コア） + Zen 5cアーキテクチャ（4コア）、最大5.2GHz
• GPU: Radeon 890M (Ser 9と同じ世代だが、チップセット全体の性能向上により恩恵を受ける)
• NPU: XDNA 2 (55 TOPS) - AI処理に特化したアクセラレータ
• メモリ: DDR5 5600MHz、最大64GB（レビュー機は64GB、32GB構成も存在）、ユーザーによる換装・増設が可能（Ser 9は非対応）
• ストレージ: NVMe SSD、最大8TBまで換装可能
• ネットワーク: 10 Gigabit Ethernet (Ser 9は2.5GbE)
• その他: USB4、HDMI 2.1、DisplayPort 1.4、トリプル4K@240Hzモニターサポート

特に注目すべきは、CPU、GPU、NPUの3つのAI処理能力を持つチップを統合し、合計で最大86 TOPSのAI処理能力を謳っている点です。また、Ser 9では非対応だったメモリのユーザーによる増設・換装が可能になった点も大きな改善点と言えます。

ライバル製品との比較：Ser 9、Mac Mini M4/M4 Pro

今回の比較対象として、前世代のBeelink Ser 9、そしてAppleのMac Mini（M4およびM4 Pro搭載モデル）が挙げられます。

Beelink Ser 9 / Ser 8

Ser 10 Maxは、前世代のSer 9と比較して、CPU性能の向上、10GbEポートの搭載、そしてメモリの換装可否といった点で明確な進化が見られます。Ser 8と比較すると、世代間の性能差はさらに大きくなります。

Apple Mac Mini (M4 / M4 Pro)

Mac Miniは、特にシングルコア性能においてApple Siliconが依然として強力な市場を築いています。しかし、価格面ではBeelink製品が優位に立つことが多いです。 例えば、M4 Proモデルでストレージを1TB、イーサネットを10GbEにすると、RAMが48GBでも2,000ドル近くになる場合があります。一方、Beelink Ser 10 Maxは、同等以上のRAM容量とストレージを備えつつ、価格帯はMac Miniよりも大幅に抑えられています。ただし、M4ベースモデルは24GB RAMまでしか選択できず、多くのAIワークロードや開発タスクには不十分な場合があります。

パフォーマンスベンチマーク

ウェブ・JavaScriptベンチマーク

• Speedometer 3 (JavaScriptランタイム):

  • Ser 9: 31.5
  • Mac Mini M4 Pro: 45.2
  • Mac Mini M4: 47.8
  • Ser 10 Max: 34.14 (Ser 9比で約8%向上) シングルコア性能ではApple Siliconが依然として優位ですが、Ser 10 Maxは前世代から着実に進歩しています。

• Web Tooling Benchmark (V8 JavaScriptツールチェーン):

  • Ser 9: TypeScriptスコア 20.0 / Geo Mean 18.8
  • Mac Mini M4/M4 Pro: TypeScriptスコア 35.99 / Geo Mean (分離)
  • Ser 10 Max: TypeScriptスコア 34.14 / Geo Mean 28.62 Ser 10 Maxは、TypeScriptスコアでSer 9から約65%の大幅な向上を遂げ、Mac Miniに肉薄する性能を示しました。Geo Meanでも50%以上の向上を見せ、V8ツールチェーンベンチマークにおいては、Apple Siliconとの差をほぼ解消しています。

CPUベンチマーク

• Geekbench 6:
  • Ser 9: Single 2889 / Multi 14890
  • M2 Pro Mac Mini: Single 2700 / Multi 13000
  • M4 Pro Mac Mini: Single 3945 / Multi 15321
  • Ser 10 Max: Single 2993 / Multi 15216 Ser 10 Maxは、シングルコアでは前世代から微増に留まるものの、マルチコア性能ではM4 Pro Mac Miniにほぼ並ぶ結果となりました。これは、コンパイルタスクなどでの実効性能向上に繋がる可能性があります。

開発・コンパイルベンチマーク

• Pythonビルドテスト (全コア使用):

  • Ser 9: 28.64秒
  • M4 Mac Mini: 31.41秒
  • M4 Pro Mac Mini: 23.24秒
  • Ser 10 Max: 28.9秒 このインタープリタ型テストでは、Ser 10 MaxはSer 9とほぼ同等の結果となり、M4ベースモデルを上回りました。しかし、M4 Proには及びませんでした。世代間の大きな進歩は見られなかった点が興味深いです。

• .NETビルドテスト (カスタム):

  • Ser 9: 91秒
  • M4 Mac Mini: 106.7秒
  • M4 Pro Mac Mini: 66.4秒
  • Ser 10 Max: 90.9秒 このコンパイルテストでは、Ser 10 MaxはSer 9とほぼ変わらない結果となり、M4 Mac Miniを上回りましたが、M4 Proには及びませんでした。Zen 5アーキテクチャのIPC（クロックあたりの命令実行数）向上が、この種のコンパイルコードに劇的な影響を与えなかったことを示唆しています。

• Umbraco CMS (.NETプロジェクトビルド):

  • Ser 9: 149秒
  • Ser 8: 161秒
  • M4 Pro Mac Mini: 84秒
  • M4 Mac Mini: 93.9秒
  • Ser 10 Max: 161秒 このIO負荷の高い実プロジェクトのビルドでは、Ser 10 MaxはSer 9よりも遅い結果となり、Ser 8と同等でした。これは、ビルドプロセスがCPUだけでなく、ディスクIOやNuGetパッケージの取得など、他の要素に大きく依存するためと考えられます。このテストでは、Mac Miniが依然として優位性を示しました。

AIワークロードの検証

Ser 10 Maxの大きな特徴は、CPU、GPU、そしてNPU（ニューラルプロセッシングユニット）を搭載し、AI処理能力を強化している点です。

LLM推論：CPU vs GPU vs NPU

Windows環境でローカルLLMを実行する際、デフォルトではCPUが使用されがちですが、これは遅延の原因となります。Ollamaなどのツールで環境変数を設定することで、GPU（Radeon 890M）を利用可能になります。

• CPUのみ: 低速
• GPU (Vulkan有効化後):
  • Llama 3 8B: 27 TPS → 37.5 TPS
  • Qwen 2.5 7B: 14.2 TPS → 47.5 TPS (CPU時) → 68.3 TPS (GPU時) GPUを利用することで、推論速度は大幅に向上します。

さらに、AMDが搭載するXDNA 2 NPUの活用も試みられました。NPUは、特にLLMの「プリフィル」段階（コンテキストの初期処理）に最適化されています。

• NPU (ハイブリッドモード、プリフィル担当):
  • Qwen 7B (4400トークンコンテキスト): CPU 255 TPS, iGPU 240 TPS, NPU (ハイブリッド) 631 TPS NPUは、特に長いコンテキストを扱うRAG（Retrieval Augmented Generation）、エージェント、コーディング支援などのタスクにおいて、iGPUと比較して2.5倍以上のプリフィル性能を発揮する可能性があります。ストリーミングチャットのようなリアルタイム応答にはiGPU、長文コンテキスト処理にはNPUが適していると言えます。

ユニファイドメモリによる大容量モデルの実行

Ser 10 MaxのiGPUは、4GBのVRAMを持つとされていますが、ユニファイドメモリアーキテクチャ（UMA）により、システムRAMを共有して使用できます。これにより、理論上はiGPUのVRAM容量を超えるモデルも実行可能です。

• Qwen 2.5 14B (Q4量子化、8GBディスクサイズ): このモデルを4GB VRAMのiGPUにロードしようとすると通常は失敗しますが、Ser 10 MaxではシステムRAMを借りてロードに成功しました。
  • ロード後、GPUメモリ使用量: 3.62GB (専用) + 17.36GB (共有) = 20.98GB この構成で、140億パラメータモデルの推論を約8.8トークン/秒で実行できました。さらに、システムRAMに余裕があれば、220億、場合によっては300億パラメータモデル（Q4量子化）もiGPU上で実行できる可能性があります。 Ser 9も同じGPUを搭載しているため、ソフトウェアアップデートにより同様の恩恵を受けられる可能性があります。

まとめと推奨

Beelink Ser 10 Maxは、AMDの最新チップセット「Gorgon Point」を搭載し、前世代から着実に性能を向上させています。特に、WebツールチェーンベンチマークでのMac Miniへの追随、AI処理におけるNPUの活用、そしてユニファイドメモリによる大容量LLMの実行能力は注目に値します。

Ser 10 Maxの購入を推奨するユーザー:

• RAGや長文コンテキストAIワークロードを重視するユーザー: NPUの活用により、これらのタスクで顕著なパフォーマンス向上が期待できます。
• メモリの換装・増設をしたいユーザー: Ser 9では不可能だったメモリのアップグレードが可能になり、将来的な柔軟性が増しました。
• 10Gb Ethernetポートを必要とするユーザー: 高速なネットワーク接続が必要な環境では大きなアドバンテージとなります。
• コストパフォーマンスを重視しつつ、最新のAMDプラットフォームを求めるユーザー: Mac Miniと比較して、同等以上の性能を持ちながら、より手頃な価格で入手可能です。

Ser 10 Maxの購入をスキップしても良いユーザー:

• 既にSer 9を所有しており、主なワークロードがiGPU LLM推論であるユーザー: Ser 9でもiGPUは同じであり、ソフトウェアの最適化で多くのAIタスクは対応可能です。
• 次世代チップ（コードネーム「Medusa」）の登場を待てるユーザー: 2027年頃に登場が予想される次世代チップでは、さらなるAI性能の向上が期待されます。

総じて、Beelink Ser 10 Maxは、開発者やAI愛好家にとって、非常に魅力的な選択肢となるミニPCです。特に、AMDの統合AIプラットフォームの進化を体感したいユーザーには、強く推奨できる一台と言えるでしょう。