Ich würde dir ebenfalls von der be quiet! AIO abraten. Falls du unbedingt eine AIO nutzen möchtest, würde ich eher zur ARCTIC Liquid Freezer III Pro 360 greifen. Ich nutze diese selbst seit etwa einem Jahr 24/7-System und hatte bislang keinerlei Probleme. Sie ist leise und zudem günstiger als die be quiet!. Die be quiet! habe ich als 420er in meinem Standard-Desktop verbaut und bin vom Wärmetransport ehrlich gesagt nicht besonders begeistert, vor allem wenn man bedenkt, dass sie sogar teurer war als die Arctic. Den Mehrpreis ist sie nicht wert!
Generell würde ich auch bei den Lüftern eher Abstand von be quiet! nehmen. Für den Dauerbetrieb bist du mit gut eingestellten Arctic-Lüftern meiner Meinung nach sinnvoller unterwegs. Da es sich um ein Produktivsystem handelt, wirst du die Lüfter vermutlich ohnehin auf einem festen Niveau betreiben, um den Verschleiß möglichst gering zu halten. Ein Arctic Freezer 36 in Kombination mit 120-mm- und 140-mm-Lüftern ist aus meiner Sicht eine gute Wahl. Das gesparte Geld kannst du dann beispielsweise in zusätzliche SSD-Kapazität investieren.
Denn dein geplante Speicher erscheint mir deutlich unterdimensioniert. Ich habe auf meinem Ollama-System etwa zehn Modelle parallel installiert. Die lädst du nicht nur einmal herunter, sondern legst davon auch Backups an oder behältst ältere Versionen für Rollbacks vor, wenn neue Modellversionen erscheinen die es zu testen gilt. Da du keine 10-Gbit-NIC vorgesehen hast, gehe ich davon aus, dass die Modelle lokal gespeichert werden und nicht auf einem externen Storage liegen.
Für das Betriebssystem reicht eventuell eine 1-TB-WD-Blue, aber ich würde zusätzlich noch 2×1 TB oder besser 2×2 TB in einem Btrfs-RAID vorsehen. Linux ist schnell neu installiert, aber die Daten, Modelle und Konfigurationen solltest du deutlich besser absichern. In einem meiner LLM-Systeme habe ich beispielsweise zwei SanDisk-SSDs mit jeweils 2 TB zu einem Btrfs-RAID zusammengefasst. Ja, das ist SATA, aber für diesen Einsatzzweck immer noch mehr als schnell genug. PCIe5 NVME würde ich nicht in betracht ziehen; Klar das System booted schneller; aber den rest der 365 Tage betrieb, hast einfach nur den höheren Stromverbrauch für nichts.
Die 32 GB VRAM sind außerdem recht schnell aufgebraucht. Du musst nicht nur die Modellgröße berücksichtigen, sondern auch die Anzahl der Tokens und den Kontext. Deshalb z.B. lasse ich kleinere Aufgaben, wie diverse Docker-Container (z.B. WebSearch), bewusst auf der CPU laufen und reserviere die GPU für die eigentlichen Modellanfragen. Dabei hilft eine 16 Core CPU enorm. Da ich selbst auch ein System mit 3D V-Cache habe, würde ich sagen: Für diesen Anwendungsfall bringt dir das nix. Spar dir das Geld für eine X3D-CPU und investiere stattdessen lieber in einen 9950X.