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Die 4 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung: 10. Juni 2025
WayPonDEV
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FriendlyElec Nanopi M5 Portable Mini Router OpenWRT - LPDDR5 8GB / 16GB RAM 6TOPS NPU, RK3576 SoC mit Al Modell, Dual Gbps Ethernet für IoT NAS Smart Gateway (Mit WiFi-Modul,4GB,Standard-Bausatz)
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92

TOP QUALITÄT

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#4

  • [Der NanoPi M5 Mini-Router ist ein Open-Source-Mini-Smart-Gateway-Gerät, das von FriendlyElec entworfen und entwickelt wurde. Es basiert auf Rockchip RK3576 SoC, mit 32-Bit LPDDR4X / LPDDR5 RAM und UFS 2,0 Speicher (optional). Der RK3576 ist ein 8-Kern-64-Bit-Prozessor mit einer leistungsstarken Architektur mit 4 ARM Cortex-A72-Kernen und 4 ARM Cortex-A53-Kernen. Es ist mit einer ARM Mali G52 MC3 GPU und 6 TOPS NPU ausgestattet.
  • [Mehr Speicher und Skalierbarkeit] NanoPi M5 Portable Wireless Mini Router onboard 4GB LPDDR4X / 8GB 16GB LPDDR5 RAM. On-Board 16MB SPI Nor flash Unterstützt microSD bis zu UHS-I Unterstützt UFS 2,0 Flash-Modul. Unterstützt M.2 M-Key 2280 NVMe SSD (PCIe 2,1 x1). 2x ein Gbps Ethernet-Ports mit RTL8211F PHY-Chips Unterstützt M.2 SDIO Wi-Fi / BT-Modul. 2x USB 3,2 Gen 1 Typ-A-Anschlüsse. 30-Pin 2,54mm GPIO-Header. 2x 4-Lane MIPI CSI-2 D-PHY v1,2 Schnittstellen.
  • [Nanopi M5 Mini Router unterstützen Al Model Performance und Resource Usage on. Unterstützung der lokalen Bereitstellung und Ausführung von Al-Modellen wie Llama-3,2, Chat GLM3, Deep Seek R1, Int ern LM2, Qwen 2,5 und so weiter platforms.It eignet sich sehr gut für Unternehmenskunden, um die Entwicklung von Mini-Bildverarbeitungssystemen mit mehreren Netzwerkanschlüssen anzupassen.
  • [Open Source and Programmable] NanoPi M5 computer mini wifi router can support FriendlyWrt OS, a custom system based on the OpenWrt distribution. Es ist Open Source und ideal für die Entwicklung von IoT-Anwendungen, NAS-Anwendungen, Smart-Home-Office-Gateways und mehr. NanoPi M5 Mini-WLAN-Router kann externe USB-WLAN-Adapter unterstützen. Gleichzeitiges Dualband und Umwandlung eines öffentlichen Netzwerks (kabelgebunden / drahtlos) in ein privates Wi-Fi für sicheres Surfen.
  • [NanoPi M5 Portable Wireless Mini Router mit Android 14 Tablet, Android 14 TV, Debian 11 Desktop, FriendlyWrt 21,02, FriendlyWrt 23,05, FriendlyWrt 24,10, OpenMediaVault OS-System. Unterstützt auch Proxmox VE, Ubuntu 20,04 Desktop, Ubuntu 24,04 Core und Ubuntu 24,04 Desktop. Kernel-Version: Linux-6,1-LTS und U-boot-2017.09. Es ist auch voll kompatibel mit Headless-Systemen.
  • [8K-Video-Decoder und -Encoder] NanoPi M5 Portable Mini VPN Router unterstützt erweiterte Video-Dekodierung und -Kodierung, einschließlich 8K bei 30fps und 4K bei 120fps-Dekodierung (H.265 / HEVC, VP9, AVS2 und AV1) sowie 4K bei 60fps Dekodierung (H.264 / AVC) und 4K bei 60fps Kodierung (H.265 / HEVC und H.264 / AVC). Dies macht es zu einer idealen Lösung für leistungsstarke Multimedia- und KI-Anwendungen.
  • [USER MANUAL] WiKi: "wiki.friendlyelec.com/wiki/index.php/NanoPi_M5". Alle After-Sales-Fragen klicken Sie bitte auf "WayPonDEV" speichern und stellen Sie die Frage. Oder hinterlassen Sie bitte eine Nachricht an "wpd # youyeetoo & com (# ---> @, & --->.) ".
  • [Der NanoPi M5 Mini-Router ist ein Open-Source-Mini-Smart-Gateway-Gerät, das von FriendlyElec entworfen und entwickelt wurde. Es basiert auf Rockchip RK3576 SoC, mit 32-Bit LPDDR4X / LPDDR5 RAM und UFS 2,0 Speicher (optional). Der RK3576 ist ein 8-Kern-64-Bit-Prozessor mit einer leistungsstarken Architektur mit 4 ARM Cortex-A72-Kernen und 4 ARM Cortex-A53-Kernen. Es ist mit einer ARM Mali G52 MC3 GPU und 6 TOPS NPU ausgestattet.
  • [Mehr Speicher und Skalierbarkeit] NanoPi M5 Portable Wireless Mini Router onboard 4GB LPDDR4X / 8GB 16GB LPDDR5 RAM. On-Board 16MB SPI Nor flash Unterstützt microSD bis zu UHS-I Unterstützt UFS 2,0 Flash-Modul. Unterstützt M.2 M-Key 2280 NVMe SSD (PCIe 2,1 x1). 2x ein Gbps Ethernet-Ports mit RTL8211F PHY-Chips Unterstützt M.2 SDIO Wi-Fi / BT-Modul. 2x USB 3,2 Gen 1 Typ-A-Anschlüsse. 30-Pin 2,54mm GPIO-Header. 2x 4-Lane MIPI CSI-2 D-PHY v1,2 Schnittstellen.
  • [Nanopi M5 Mini Router unterstützen Al Model Performance und Resource Usage on. Unterstützung der lokalen Bereitstellung und Ausführung von Al-Modellen wie Llama-3,2, Chat GLM3, Deep Seek R1, Int ern LM2, Qwen 2,5 und so weiter platforms.It eignet sich sehr gut für Unternehmenskunden, um die Entwicklung von Mini-Bildverarbeitungssystemen mit mehreren Netzwerkanschlüssen anzupassen.
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