Лучшие Десктопы ASUS До 4 000 $ в 2026
ASUS Republic of Gamers GM700TZ-BS978
Отличные альтернативы
Эти варианты тоже получили высокие оценки и могут лучше подойти под твои задачи
ASUS ROG G700 G700TF-U7KF5080 Black 2025
Почему мы рекомендуем ▼
Сердцем системы служат 20-ядерный Intel Core Ultra 7 265KF и графический ускоритель NVIDIA GeForce RTX 5080 с 16 ГБ видеопамяти, а 32 ГБ оперативной DDR5 и 2 ТБ NVMe-накопитель PCIe 4.0 обеспечивают мгновенную загрузку без компромиссов. Корпус с двойными закаленными стеклами, настраиваемой RGB-подсветкой Aura Sync и безвинтовым доступом к компонентам упрощает кастомизацию, а 240-миллиметровая система жидкостного охлаждения с четырьмя вентиляторами сохраняет низкие температуры под полной нагрузкой. Десктоп лучше всего подходит для геймеров, требующих бескомпромиссной производительности в 4K с трассировкой лучей, и создателей контента, обрабатывающих проекты в высоком разрешении.
ASUS ROG GM700 GM700TZ-R79800X3D5070TI Black 2025
ASUS ROG Strix G700 Extreme Black 2024
Почему мы рекомендуем ▼
Мощь Intel Core Ultra 9 285K с разгоном до 6.0 ГГц и 128 ГБ оперативной памяти DDR5 выделяет эту сборку для ресурсоемких рабочих нагрузок, а не только для игр. Массивное хранилище на 22 ТБ в сочетании с прозрачной боковой панелью из стекла EMI и ручкой для переноски подчеркивает его гибридное назначение — мощной рабочей станции с игровой эстетикой. Этот настольный ПК лучше всего подходит для аналитиков данных и разработчиков, работающих с объемными наборами данных и виртуальными машинами.
ASUS ROG G700 Gaming Black 2025
ASUS DGX Spark Workstation GX10-GG0010BN
Почему мы рекомендуем ▼
{ "review": "Оснащенный суперчипом NVIDIA GB10 Grace Blackwell с унифицированной памятью 128 ГБ, этот мини-ПК обеспечивает производительность масштаба петафлопс для полного цикла разработки ИИ в компактном металлическом корпусе весом 1.48 кг. Платформа NVIDIA DGX Spark выделяется поддержкой приватного инференса и изолированных агентных рабочих процессов с прямой совместимостью с фреймворками OpenClaw и NemoClaw. Это решение лучше всего подходит для ИИ-разработчиков, создающих безопасные и долгосрочные автономные модели." }
