Résumer cet article :
Vor einigen Monaten habe ich Ihnen den GMKtec NucBox M3 Pro bei seiner Markteinführung vorgestellt. Auf dem Papier hatte das Rezept einiges zu bieten: ein Core i5-13500H mit 12 Kernen in einem winzigen Gehäuse, erweiterbarer Speicher, zwei SSD-Steckplätze, ein 2,5 GbE-Netzwerk und die Möglichkeit, drei 4K-Bildschirme zu steuern. Ideal sowohl für einen Desktop-PC als auch als leistungsstarke Maschine für Home Assistant, Docker oder Proxmox.
Diesmal geht es nicht darum, ein Datenblatt zu lesen: der M3 Pro ist auf meinem Schreibtisch gelandet und ich habe ihn einem gewohnten Benchmark-Test unterzogen, aber auch einigen weniger konventionellen Experimenten mit lokalem Künstlicher Intelligenz.
Und dieser letzte Punkt hält einige Überraschungen bereit. Denn der Core i5-13500H stammt aus dem Jahr 2023. Kein NPU, kein ultra-schneller DDR5-Speicher und erst recht keine leistungsstarke dedizierte Grafikkarte. Dennoch ist es mir gelungen, ihn lokal PDF-Dokumente zusammenfassen zu lassen, verschiedene LLMs zu nutzen und sogar Bilder zu analysieren und zu generieren. Langsam manchmal, das stimmt, aber ohne meine Dokumente in die Cloud zu senden. Überhaupt, für einen kleinen PC, der für einige Hundert Euro verkauft wird, wird es wirklich interessant!
Unboxing und Vorstellung des GMKtec M3 Pro
Der M3 Pro bleibt dem Charme von Mini-PCs treu: Er nimmt lächerlich wenig Platz ein. Er misst 114 x 106 x 42,5 mm und wiegt etwa 430 g. Der Hersteller liefert zusammen mit der Maschine sein 100-W-Netzteil, ein HDMI-Kabel, eine VESA-Halterung und die notwendige Dokumentation.
Die VESA-Halterung ermöglicht es insbesondere, den PC vollständig hinter einem Monitor zu verstecken. Auf einem Schreibtisch nimmt er bereits so wenig Platz ein, dass man ihn schnell vergisst.
Die Verarbeitung ist ziemlich gelungen. Das Gehäuse besteht aus Metall an den Seiten und die Maschine macht einen deutlich qualitativ wertvolleren Eindruck als einige Einsteiger-Mini-PCs.
Was jedoch wichtiger ist, befindet sich natürlich im Inneren.
Meine Version enthält einen Intel Core i5-13500H, 16 GB DDR4-3200 und eine 512-GB-NVMe-SSD. Der Raptor Lake-Prozessor hat 12 Kerne, unterteilt in 4 P-Cores und 8 E-Cores, mit insgesamt 16 Threads. Seine Turbo-Frequenz kann bis zu 4,7 GHz erreichen und sein Cache beträgt 18 MB. Die Grafikeinheit wird von der Intel Iris Xe übernommen, die über 80 Ausführungseinheiten verfügt und bis zu 1,45 GHz erreichen kann.
Ja, der Prozessor ist im Vergleich zu den aktuellen Core Ultra und Ryzen AI etwas veraltet. Aber „alt“ bedeutet sicherlich nicht „langsam“!
Eine besonders umfassende Konnektivität
GMKtec hat das kleine Gehäuse gut ausgenutzt. An der Vorderseite befinden sich zwei USB 3.2 Gen2-Anschlüsse mit 10 Gbit/s und der Netzschalter.
Die Rückseite bietet einen weiteren USB 3.2 Gen2-Anschluss, einen USB 2.0-Anschluss, zwei HDMI 2.0-Anschlüsse, die 4K bei 60 Hz ausgeben können, einen USB-C-Anschluss, der mit DisplayPort kompatibel ist, die 3,5-mm-Audio-Buchse, den Stromanschluss und vor allem ein Ethernet 2,5 GbE, das auf einen Intel i226-Controller zurückgreift. Wi-Fi 6 und Bluetooth 5.2 runden das Gesamtbild ab. Der M3 Pro kann somit drei 4K-Bildschirme gleichzeitig verwalten.
Es fehlt jedoch etwas, das im Jahr 2026 schwer zu ignorieren ist: USB4/Thunderbolt.
Der USB-C-Anschluss ist auf USB 3.2 beschränkt und bietet daher nicht die Möglichkeiten modernster Maschinen, die mit USB4 ausgestattet sind, insbesondere um problemlos eine externe GPU anzuschließen. Das ist ein Kompromiss, der mit dieser Intel-Plattform der vorherigen Generation einhergeht.
Für einen Büro-PC, eine Home Assistant-Maschine oder einen Heimserver ist das absolut nicht störend. Für jemanden, der plant, dieses kleine Gehäuse später in eine Gaming-Maschine mit einem eGPU umzuwandeln, ist das allerdings schon ärgerlicher.
Eine Maschine, die wirklich erweiterbar bleibt
Gute Nachricht: Im Gegensatz zu vielen modernen Maschinen, bei denen alles auf dem Motherboard verlötet ist, bleibt der M3 Pro leicht erweiterbar.
Die beiden SO-DIMM-Steckplätze unterstützen bis zu 64 GB DDR4-3200. Die Haupt-SSD wird in einem M.2 2280-Steckplatz platziert, der PCIe 4.0 x4 unterstützen kann, auch wenn die in den aktuellen Konfigurationen mitgelieferte SSD PCIe 3.0 ist.
Ein zweiter M.2 2242-Steckplatz akzeptiert seinerseits NVMe SSDs PCIe 3.0 x4 sowie SATA-Modelle. GMKtec gibt bis zu 8 TB pro Steckplatz an.
Der 2242-Format des zweiten Steckplatzes reduziert natürlich die Auswahl im Vergleich zum weit verbreiteten 2280, aber zwei SSDs in einem Gehäuse dieser Größe zu haben, ist dennoch erfreulich.
Für einen Proxmox-Server könnte man beispielsweise ein SSD für das System behalten und die zweite für virtuelle Maschinen nutzen. Gleiches gilt für Docker oder einen kleinen Medienserver.
Und wenn die 16 GB meines Modells zu wenig werden, steht nichts im Wege, später auf 32 oder 64 GB aufzurüsten.
Windows 11 Pro und eine Überraschung namens KI
Windows 11 Pro ist werkseitig installiert und aktiviert. Das ist schon erfreulich bei einer Maschine dieser Preisklasse.
Aber ein Detail fällt schnell ins Auge: im Gegensatz zum G11, den ich zuvor getestet habe, ist der Desktop nicht vollständig leer.
GMKtec installiert dieses Mal eine Suite, die für lokale künstliche Intelligenz gedacht ist. Darin finden sich unter anderem eine Schnittstelle zum Herunterladen und Ausführen verschiedener Sprachmodelle sowie bildorientierte Werkzeuge, Sprachtranskription, Übersetzung, Zusammenfassung oder RAG.
Und da hat meine Neugier natürlich die Oberhand gewonnen :)
Die angebotene Auswahl ist ziemlich beeindruckend und reicht von kleinen Modellen mit etwa 1 Milliarde Parametern bis hin zu Monstern, die weit über das hinausgehen, was die Maschine tatsächlich laden kann.
Eine Sache sollte man vor dem Weitergehen im Hinterkopf behalten: der M3 Pro ist kein KI-PC im modernen Sinne.
Sein Core i5-13500H hat keinen dedizierten NPU und seine Iris Xe teilt den Arbeitsspeicher mit dem Prozessor. DDR4-3200 ist auch ein Hemmnis gegenüber modernen Architekturen, die mit DDR5 oder LPDDR5X ausgestattet sind, die viel schneller sind.
Das hat mich natürlich nicht davon abgehalten, es auszuprobieren!
CPU-Leistungen, die nichts von einem kleinen PC haben
Hier kommen die Zahlen ins Spiel.
Bei Geekbench erzielt mein M3 Pro 2.352 Punkte im Single-Core und 9.296 Punkte im Multi-Core.
Das ist ein besonders interessantes Ergebnis, wenn ich es mit den Maschinen vergleiche, die zuvor in meinen Händen waren. Mein alter GMKtec G11 erzielte nur 1.074 und 2.766 Punkte. Der M3 Pro ist somit im Single-Core etwa 2,2 Mal schneller und im Multi-Core 3,4 Mal schneller in diesem Benchmark.
Er übertrifft auch den Khadas Mind, der mit einem Core i7-1360P ausgestattet ist und in meinen Tests 1.654 / 4.420 Punkte erzielte.
Hier beginnt man also von einer Maschine zu sprechen, die tatsächlich komfortabel ist, um damit zu arbeiten.
Der Geekbench OpenCL-Score beträgt seinerseits 13.517 Punkte. Auch hier ist das deutlich mehr als die 8.487 Punkte des G11, aber weit weniger als modernere oder dedizierte Grafiklösungen.
PCMark 10 bietet ein noch interessanteres Bild der täglichen Nutzung. Ich erhalte insgesamt 5.999 Punkte, mit 9.125 Punkten in den Essentials, 9.398 in der Produktivität und 6.833 in der digitalen Inhaltsproduktion.
Im Detail erreicht der Punktestand 10.972 beim Surfen im Web, 10.635 beim Schreiben, 10.884 bei der Bildbearbeitung und 6.191 beim Videoschnitt.
Und das entspricht genau meinem Eindruck. Windows ist extrem reaktionsschnell. Die Anwendungen öffnen sich sofort, man kann die Browser-Tabs multiplizieren und an mehreren Anwendungen gleichzeitig arbeiten, ohne dass die Maschine ins Stocken gerät.
Zum Vergleich: Mein G11 erzielte nur 3.514 Punkte bei PCMark 10. Wir sind hier nicht mehr in der gleichen Kategorie.
Der Core i5 ist solide, die Iris Xe viel weniger
3DMark Time Spy fasst die Persönlichkeit des M3 Pro ganz gut zusammen. Die Maschine erzielt 1.630 Punkte, davon 1.431 Punkte im Grafikbereich und 7.831 Punkte für die CPU. Der Prozessor schneidet also sehr gut ab. Es ist die Iris Xe, die schnell die Grenzen aufzeigt.
Und VRMark lässt kaum Zweifel: 2.196 Punkte und 47,87 FPS, während der Test im Orange Room 109 FPS anvisiert und das Mindestreferenzniveau für Oculus Rift auf 81 FPS festgelegt ist.
Virtuelle Realität ist ganz klar nicht sein Spielplatz.
Der gleiche Befund gilt für aktuelle Spiele. Cyberpunk 2077 läuft mit etwa 20 FPS in 1080p bei den niedrigsten Einstellungen. Ich erhalte rund 45 FPS in GTA V in 1080p hohe Einstellungen und etwa 30 FPS in Shadow of the Tomb Raider in 1080p mit niedrigsten Einstellungen. Fortnite läuft dagegen sehr gut :p
Kurz gesagt, es ist kein Gaming-PC. Aber für einige ältere Spiele, Emulation, kleine Indie-Spiele oder für gelegentliches Spielen bei angemessenen Einstellungen kann er durchaus aushelfen.
Temperaturen und Kühlung: es wird heiß, aber es hält
Ein Core i5 der H-Serie in ein so kleines Gehäuse zu stecken, bringt natürlich einige Einschränkungen mit sich.
Während meiner Benchmarks variieren die CPU- und GPU-Temperaturen im Allgemeinen zwischen 70 und 85 °C, wenn die Maschine stark beansprucht wird. Nichts Ungewöhnliches angesichts der Größe und des verwendeten Prozessors.
GMKtec ermöglicht es insbesondere, das Verhalten des M3 Pro im BIOS über drei Leistungsprofile anzupassen: Silent bei etwa 28 W, Balanced bei 35 W und Performance, die bis zu etwa 45 W erreichen kann.
Das ist eine ausgezeichnete Idee.
Für einen Büro-PC oder einen Heimserver, der rund um die Uhr läuft, sind das ausgewogene oder stille Profil in der Regel ausreichend. Für Rendering, Kompilierung oder andere gelegentlich rechenintensive Tätigkeiten ermöglicht der Performance-Modus eine bessere Auslastung des Core i5.
Weitere Messwerte, die ich gesehen habe, zeigen etwa 10 bis 11 W im Leerlauf und bis zu 75 W bei hoher Last an der Steckdose. Die Kühlung bleibt relativ diskret, auch wenn der Prozessor stark beansprucht wird.
Das ist wichtig, denn nichts ist unangenehmer als ein Mini-PC, dessen winziger Lüfter sich in einen Haartrockner verwandelt, sobald man drei Anwendungen öffnet!
Die lokale KI: Kann der M3 Pro wirklich damit umgehen?
Das ist wahrscheinlich der Teil, der mir am meisten Freude bereitet hat.
GMKtec hebt klar die KI-Möglichkeiten seiner Softwareplattform hervor, also wollte ich etwas Konkretes testen, anstatt nur eine einfache Frage wie „Was ist die Hauptstadt von Deutschland?“ zu stellen.
Ich habe ihm ein fünfseitiges PDF-Presseschreiben gegeben und gefragt:
Fasse dieses Kommuniqué in etwa 150 Wörtern auf Deutsch zusammen, wobei die wichtigen technischen Merkmale beibehalten und das Marketinggeschwafel entfernt wird. Zähle die Wörter nicht und überprüfe die Länge nach dem Schreiben nicht.
Mit anderen Worten, eine Aufgabe, die ich tatsächlich täglich in meinem Beruf erledigen könnte. Und die Ergebnisse sind ziemlich erstaunlich.
Gemma 3 1B hat die Zusammenfassung in nur 13 Sekunden abgeschlossen. Qwen2.5 1.5B benötigte 18 Sekunden, und Llama 3.2 1B 20 Sekunden. Bei Qwen2.5 3B steigt die Bearbeitungszeit auf 27 Sekunden.
Diese Zeitangaben sind absolut umsetzbar.
Und vor allem, alles geschieht lokal. Das Dokument wird nicht an ChatGPT, Gemini oder einen anderen Cloud-Dienst gesendet. Für vertrauliche Dokumente ist das nicht unerheblich.
Phi-4: ambitionierter, aber immer noch nutzbar
Ich habe dann den Schwierigkeitsgrad mit Phi-4 erhöht. Das initiale Laden des Modells dauert etwa eine Minute, dann wird meine Zusammenfassung des gleichen PDFs in 45 Sekunden generiert.
Man merkt deutlich, dass die Momentaufnahme der kleinen Modelle 1B oder 3B verloren geht, aber es ist für eine einmalige Bearbeitung immer noch nutzbar.
Noch interessanter ist, dass ich seine multimodalen Fähigkeiten getestet habe, indem ich ihn gebeten habe, ein Bild zu analysieren.
Es dauerte etwa 1 Minute und 28 Sekunden, um eine detaillierte und kohärente Beschreibung der Szene zu erzeugen.
Auch hier ist das offensichtlich nicht so schnell wie ein großer KI-Dienst in der Cloud, aber das Ergebnis kommt von einer kleinen Box auf dem Schreibtisch, ohne dedizierte GPU. Aus dieser Perspektive ist das ziemlich beeindruckend!
Und sogar die Bildgenerierung!
Da wir schon dabei sind, warum nicht bis zum Ende gehen? Ich habe auch die lokale Bildgenerierung getestet.
Ergebnis: etwa 7 Minuten.
Man kann sagen, dass man mit dieser Maschine nicht fünfzig Illustrationen pro Tag produzieren wird. Aber das erhaltene Bild war durchaus in Ordnung.
Es ist letztendlich eine ausgezeichnete Demonstration des Unterschieds zwischen „möglich“ und „komfortabel“.
Der M3 Pro kann lokale generative KI ausführen. Für kleine LLMs kann er dies sogar überraschend komfortabel tun. Sobald man jedoch mit der Generierung von Bildern oder großen multimodalen Modellen beginnt, wird das Fehlen einer dedizierten GPU und schnellerem Speicher deutlich spürbar.
Es gibt dennoch eine physische Grenze: der Speicher
Ich habe auch Mistral Small 3.1 24B ausprobiert.
Diesmal war Schluss: Es war unmöglich, das Modell ordnungsgemäß zu laden, da nicht genügend GPU-Speicher zur Verfügung stand.
Das setzt die Dinge in Kontext.
Die Iris Xe hat keinen dedizierten VRAM: Sie verwendet einen Teil des Systemspeichers. Da auf meiner Maschine nur 16 GB installiert sind, verbrauchen Windows und die Anwendungen bereits einen Teil, bevor das Modell geladen werden kann.
Bei einigen KI-Tests habe ich festgestellt, dass der Speicherverbrauch 13,5 GB von 15,7 GB verfügbaren überschreitet, was etwa 87 % entspricht.
Die 32-GB-Version wird also wesentlich relevanter, wenn lokale KI-Nutzung in Betracht gezogen wird. Und da der M3 Pro bis zu 64 GB akzeptiert, bleibt es möglich, ihn später aufzurüsten.
Aber Achtung: Das Hinzufügen von RAM ermöglicht das Laden größerer Modelle, verwandelt die Iris Xe jedoch nicht in eine RTX 5090. Die Bandbreite von DDR4-3200 und die Leistung der GPU bleiben die Hauptbremsen.
Nach Zahlen, die ich gesehen habe, erreicht Gemma 4 26B A4B etwa 12 tokens/s auf dieser Plattform, während aktuelle AMD Mini-PCs mit schnellem DDR5-Speicher über 20 bis 25 tokens/s bei solchen Aufgaben hinausgehen können.
Zum Experimentieren, Zusammenfassen von Dokumenten, Übersetzen oder lokal zur Abfrage von einigen vertraulichen Daten ist es hervorragend. Um eine intensive KI-Station zu bauen, muss man woanders suchen.
Ein ausgezeichneter PC für die tägliche Arbeit
Wenn man die KI beiseite lässt, zeigt sich letztendlich in den klassischen Anwendungen, wo der M3 Pro sein Interesse am besten zur Geltung bringt.
Schwere Web-Navigation, Office, Fotobearbeitung, Videokonferenzen, Programmierung, 4K-Videowiedergabe, Multitasking… nichts scheint ihm wirklich Probleme zu bereiten.
Die Iris Xe verfügt auch über eine effiziente Hardware-Videodekodierung. Tests mit YouTube 4K60 haben keinen Bildverlust gezeigt.
Leichte Videobearbeitung ist ebenfalls möglich. DaVinci Resolve kann 4K60 verarbeiten, um Sequenzen zusammenzustellen, Schnitte vorzunehmen oder einige einfache Übergänge zu setzen. Sobald man jedoch Effekte und GPU-Verarbeitung hinzufügt, macht die Iris Xe ziemlich schnell auf ihre Grenzen aufmerksam.
Das ist genau die Art von PC, die ich ohne Probleme mehrere Tage für meine tägliche Arbeit nutzen könnte: Schreiben, Web, E-Mails, leichte Fotobearbeitung, Website-Administration und einige Multimediaverarbeitungen.
Und für Home Assistant, Docker oder Proxmox?
Natürlich ist es schwierig, einen Mini-PC auf Maison et Domotique zu testen, ohne die Frage zu stellen :)
Der vorherige GMKtec G11 hat mir für Home Assistant, Jeedom und kleine Heimserver sehr gut gefallen. Sein Ryzen Embedded war zwar nicht leistungsstark, aber sparsam und wurde von zwei 2,5 GbE Ethernet-Interfaces begleitet. Ich habe es zudem geschafft, gleichzeitig Home Assistant, Mosquitto, Zigbee2MQTT, Node-RED, Frigate und mehrere Docker-Container darauf laufen zu lassen.
Der M3 Pro ändert die Leistungsdimension des Prozessors komplett.
Mit seinen 12 Kernen, 16 Threads, 16 GB RAM, die auf 64 GB erweiterbar sind, und zwei SSD-Steckplätzen hat man eine hervorragende Basis für Proxmox.
Man kann sich wunderbar Home Assistant OS in einer VM vorstellen, einige Docker-Container daneben, MQTT, Zigbee2MQTT, Node-RED, AdGuard Home, einen VPN-Server, Jellyfin oder Plex oder sogar eine kleine Windows- oder Linux-VM zusätzlich.
Der Intel 2,5 GbE Ethernet-Controller ist ebenfalls ein sehr guter Punkt.
Im Gegensatz zum G11 hat der M3 Pro jedoch nur einen einzigen Ethernet-Anschluss. Um einen OPNsense/pfSense-Router zu betreiben oder LAN und IoT physisch zu trennen, bietet der G11 also einen sehr konkreten Vorteil.
Der M3 Pro ist eher eine kleine, vielseitige Virtualisierungsmaschine, während der G11 fast automatisch darauf ausgelegt war, ein Netzwerk-/Intelligente Haus-Gerät zu werden.
Fazit: Ein „alter“ Prozessor, der immer noch viel zu bieten hat
Der GMKtec M3 Pro veranschaulicht ziemlich gut einen Trend, den ich derzeit in der Welt der Mini-PCs sehr schätze: eine Plattform zu nutzen, die nicht mehr ganz neu ist, um eine leistungsstarke Maschine zu erschwinglichen Preisen zu bauen.
Der Core i5-13500H hat weder NPU noch modernste iGPU. DDR4 verrät zudem sein Alter. Und gegenüber den neuesten Ryzen AI oder Core Ultra ist der Unterschied sofort offensichtlich, sobald man die GPU oder die künstliche Intelligenz stark belastet.
Ist das im Alltag wirklich störend? Nicht wirklich.
Mit 5.999 Punkten bei PCMark 10 und 9.296 Punkten im Multi-Core Geekbench hat diese kleine Maschine mehr als genug Leistung, um bei einer Vielzahl von Benutzern als Haupt-PC eingesetzt zu werden. Sie kann drei 4K-Bildschirme verwalten, nutzt 2,5 GbE-Netzwerk, unterstützt zwei SSDs und stellt bis zu 64 GB RAM zur Verfügung. Das alles in einem Gehäuse, das man praktisch in einer Hand verstecken kann.
Und meine Experimente mit lokaler KI bringen schließlich eine hübsche Kirsche auf die Torte.
Ein PDF von fünf Seiten in 13 bis 27 Sekunden mithilfe kleiner, vollständig lokaler Modelle zusammenfassen zu können, ist bereits völlig praktikabel. Phi-4 verlangt mehr Geduld, die Bildanalyse überschreitet eine Minute und die Bildgenerierung dauert etwa sieben Minuten. Man sieht sehr klar, wo die Grenzen der Iris Xe und der DDR4 liegen, aber man kann schon viele Dinge tun.
Für intensive KI-Nutzung oder AAA-Gaming sollten Sie die Finger davon lassen.
Für anspruchsvolle Büroarbeit, Entwicklung, Multimedia, Home Assistant, Docker, Proxmox, ein Homelab oder einfach einen kompakten, reaktionsschnellen Familien-PC ist der M3 Pro jedoch deutlich überzeugender.
Und wenn ich ihn mit dem zuvor getesteten G11 vergleiche, bietet GMKtec letztendlich zwei ziemlich ergänzende Maschinen an: Der G11 bleibt mein kleines, kostengünstiges Schweizer Taschenmesser für Netzwerke/Intelligente Haus, während der M3 Pro tatsächlich einen traditionellen PC ersetzen kann und dabei diese Server- und Bastelkomponente beibehält, die uns hier besonders interessiert.
Die Plattform ist zwar von 2023? Ja. Aber offensichtlich hat sie noch nicht das letzte Wort gesprochen. Und für weniger als 450 € (auf der Website des Herstellers) ist es ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis! Amazon bietet es ebenfalls an, allerdings zu einem in der Regel höheren Preis (aktuell 569 €).
