
Фото Apple Mac Studio
Mac Studio M5 Max
- SSD
- 1 ТБ SSD
- CPU / GPU
- 18 ядер CPU / 40 ядер GPU
Подробнее о конфигурации
Одна рабочая станция. Разработка AI-приложений, локальные ассистенты и обработка документов.
Поставка рабочих станций Mac Studio M5 и мини-ПК на Ryzen AI Max+ 395 для локальных нейросетей. Станции и комплекты с памятью 128–512 ГБ, подбор оборудования и сопровождение внедрения.
Для юридических лиц и государственных учреждений ↗Mac Studio и системы на Ryzen AI. Выберите объём памяти и запросите предложение для вашей организации.

Фото Apple Mac Studio
Одна рабочая станция. Разработка AI-приложений, локальные ассистенты и обработка документов.

Фото Apple Mac Studio
Одна рабочая станция. Языковые модели с большим объёмом весов и корпоративные базы знаний.

Фото Apple Mac Studio
Одна рабочая станция. Исследовательские задачи и модели с высокими требованиями к памяти.

Пример корпуса: GMKtec EVO-X2. Корпус OEM согласуется.
Один мини-ПК T.D.S OEM. Локальный AI на платформе x86: пилотные проекты, разработка и инференс.
Комплект: 2 устройстваПример корпуса: GMKtec EVO-X2. Корпус OEM согласуется.
Два независимых мини-ПК. Отдельные среды разработки и эксплуатации или параллельные AI-сервисы.
Общего пула памяти нет. Запуск одной модели на нескольких устройствах требует отдельной проверки ПО.
Комплект: 4 устройстваПример корпуса: GMKtec EVO-X2. Корпус OEM согласуется.
Четыре независимых мини-ПК. Несколько команд или сервисов с распределением задач между устройствами.
Общего пула памяти нет. Запуск одной модели на нескольких устройствах требует отдельной проверки ПО.
AMD 256 и 512 ГБ — комплекты из двух и четырёх мини-ПК по 128 ГБ с раздельной памятью. Единого пула памяти нет; сеть и интеграция рассчитываются отдельно.
Цены на 07.11.2026 предварительные. Доставка, таможенные платежи, НДС, гарантийные условия, настройка и наличие уточняются в КП. Скорость и поддержка моделей зависят от ПО и конфигурации.
Реквизиты, договор, безналичная оплата и порядок приёмки оборудования.
ARGO SOFT проектирует AI-решения, которые могут работать внутри инфраструктуры организации.
Современные организации используют десятки информационных систем. Мы создаём AI-слой, который помогает находить, сопоставлять и использовать информацию независимо от того, где она хранится.
Развёртывание LLM внутри инфраструктуры организации — без передачи корпоративных данных внешним AI-сервисам.
Поиск и точные ответы по внутренним документам, регламентам, базам данных и корпоративным знаниям.
Embedding-модели и vector search для поиска по смыслу и сопоставления сущностей между системами.
Интеллектуальный слой над существующими ИС: API, MCP, SQL, REST и корпоративные базы данных.
Извлечение, классификация и поиск в PDF, DOCX, XLSX, PPTX, почте и сканированных документах.
Агенты, способные работать с корпоративными системами и выполнять многошаговые операции.
Можно начать с одного отчёта или обработки. Опишите задачу и укажите конфигурацию 1С — согласуем объём, стоимость и срок до начала работ.
Нужные колонки, отборы и группировки для ваших рабочих задач.
Доработка счетов, актов и других форм под ваши шаблоны.
Загрузка из Excel, выгрузка данных и пакетное заполнение реквизитов.
Настройка и исправление обменов с сайтом и другими системами.
Единая архитектура связывает разрозненные источники данных с AI-инструментами, не заменяя существующую инфраструктуру.
Мы исследуем применение современных трансформерных моделей для интеграции гетерогенных информационных систем.
Semantic entity matching
Multilingual embeddings
Локальные LLM
Retrieval augmented generation
Интеллектуальная интеграция данных
AI-агенты
Knowledge graphs
Автоматизация документов
Опыт разработки решений для научно-образовательной среды и сложных информационных контуров.
Сопоставление десятков тысяч наименований дисциплин из различных информационных систем с помощью multilingual embedding models.
Интеграция учебных планов, педагогической нагрузки, аудиторного фонда и расписаний в единой информационной модели.
Локальная AI-платформа для безопасной работы с внутренними документами организации.
Проверяемый масштаб
прикладных задач
Укажите платформу, объём памяти, количество устройств и требования к закупке. Согласуем конфигурацию, стоимость и условия договора.