HP OmniBook Ultra 16 je 16palcový notebook HP s NVIDIA RTX Spark, notebook s tloušťkou 0.62 palce, postavený na superčipu NVIDIA N1X a 3K OLED displeji. Testovali jsme dva kusy vedle sebe: jeden s plným 20jádrovým procesorem N1X, 128 GB paměti LPDDR5X a 2TB SSD disku Gen5 a druhý se stejným čipem, 32 GB RAM a 1TB SSD disku Gen5. Testovaný kus s 32 GB RAM a 1 TB RAM je v konfiguraci od Best Buy za 3 199,99 dolarů, což je zároveň i počáteční cena HP; model s 64 GB RAM a 2 TB RAM je na HP.com uveden za 4 999,99 dolarů a testovaný model se 128 GB RAM a 2 TB RAM je k dispozici pouze prostřednictvím konfigurátoru HP.com, kde jej HP k 14. říjnu stanovil na 6 229,99 dolarů.
Kromě obou notebooků HP porovnáváme Microsoft Surface Laptop Ultra , další notebook s 128GB RTX Spark, který jsme testovali; Lenovo Pro 9n 15 , který sdílí 12GB grafickou paměť s 32GB HP; a Razer Blade 16, jehož RTX 5090 z něj udělala nejsilnější notebook s x64 procesorem v tomto srovnání. Naše výsledky výdrže baterie budou následovat po dokončení nového testovacího setu.
Nejdříve si ale ujasněme toto: 128GB OmniBook je nejkompletnější systém s RTX Spark, který jsme kdy testovali. V této skupině dosáhl nejvyššího skóre v testu Cinebench 2026 s více jádry, a to 7 004, dokončil kódovací úlohu Qwen3.6 na úrovni M rychleji než kterýkoli jiný systém a spustil all-core OpenBLAS, který při 98 °C vypnul dva Surface až do konce. 32GB jednotka se v oblasti CPU, MLPerf a RAG drží v rozmezí přibližně 2 procent. U všech těchto systémů je omezením paměť, která by měla ovlivnit rozhodnutí o velikosti při nákupu: menší alokace GPU omezují, které modely se do nich vejdou a budou dobře fungovat.
Key Takeaways
- Jednotka s 128GB pamětí běží na všech úrovních lokální umělé inteligence, které testujeme: S 62.5 GB paměti využitelné pro GPU generují gpt-oss:20b a Qwen3.6-35B-A3B rychlostí 58.0 a 89.5 tokenů za sekundu a kódovací úloha Qwen3.6 prošla třemi ze tří běhů za 72.0 sekund, což je nejrychlejší výsledek ve skupině. RTX 5090 Blade 16 je 2.3krát rychlejší na modelech, které se vejdou do jeho 24GB paměti.
- 32GB jednotka si zachovává rychlost, ale ne kapacitu: MLPerf Llama 3.1 8B běžel s rychlostí 56.4 tokenů za sekundu oproti 56.5 u 128GB jednotky, ale jeho 12GB rozdělení GPU ho drží mimo každý test načítání modelu a kódovacího agenta.
- Nejrychlejší vícejádrové výsledky ve skupině: 7 004 v Cinebench 2026 multi-core, o 35 procent více než Razer Blade 16, a sestavení LLVM za 206.6 sekundy oproti 327.0 u Blade.
- Horké a stabilní na hranici limitu: Oba notebooky HP se během všech all-core testů zahřály na 98 °C bez ztráty výkonu a oba dokončily all-core OpenBLAS test, který při něm vypnul napájení dvou notebooků Surface Laptop Ultra.
- Úložný prostor Gen5 za stropem Windows on Arm: Sandisk SN8050S z 128GB jednotky dosáhl sekvenční rychlosti čtení 13 833 MB/s a 1.89 milionu IOPS z původního zařízení, ale náhodné čtení 4K dat přes NTFS a BitLocker dosáhlo maxima 437.8 tisíc IOPS.
Stavět a navrhnout
Společnost HP postavila OmniBook Ultra 16 na třídílném hliníkovém šasi obráběném CNC stroji se zaoblenými hranami a konkávními boky v tmavé barvě, kterou HP nazývá Eclipse gray. Měří 14.01 x 10.1 palce, zužuje se z 15.7 mm vzadu na 11.6 mm vpředu a váží 4.89 kg; HP jej označuje za dosud nejtenčí počítač s RTX Spark. Kryty jsou vyrobeny z 50 procent recyklovaného kovu, části klávesnice jsou vyrobeny z 85 procent recyklovaného plastu a kryty reproduktorů obsahují plast z oceánu. Oba naše jednotky sdílejí stejné šasi, takže vše v této části platí pro obě konfigurace.
OmniBook je notebook s RTX Spark, který jsme v této první várce recenzí testovali, na dotek nejpříjemnější. Texturované kovové povrchy a štíhlý profil mu dodávají prémiový a robustní vzhled, který zastírá jeho tenkost, bez jakéhokoli ohybu, který se u šasi této velikosti často projevuje (působí mnohem spíše jako poctivý systém ZBook). Zadní hrana základny přesahuje pant displeje, což je u notebooku neobvyklé, a teplo se odvádí měnícím se směrem: s otevřeným nebo zavřeným víkem výfuk vychází přímo zadní částí šasi a nikdy nefouká do pantu ani do spodní části displeje.
Toto prodloužení HP nazývá svým designem pantů a trunkového prostoru, což je u spotřebitelského notebooku HP novinka. V konvenčním véčkovém provedení se displej a pant nacházejí v zadní části základny, takže HP prodloužil šasi za pantem, aby vzduch mohl rovnou proudit ven zezadu, a OmniBook má v režimu Performance spotřebu až 70 W.
HP si za tento design klade důraz na trvalý výkon a nižší povrchové teploty, což v první polovině testů obstálo. N1X běžel po celou dobu 30 minut na stejné frekvenci. V každém testu CPU dosáhl maximální teploty 98 °C, což je více než u Pro 9n nebo Lenovo Yoga 9n 2-in-1 16 , takže výfuk se pohybuje, aniž by se samotný CPU ochladil, a pro tuto recenzi jsme povrchové teploty neměřili.
Pod ním pokrývá většinu zadní poloviny spodního panelu velká mřížka sání vzduchu. Po sejmutí panelu se v zadních rozích po obou stranách stíněné střední části nacházejí dva ventilátory, mezi nimiž vedou tepelné trubice, a přední polovinu šasi zaplňuje 99Wh baterie. HP uvádí, že každý ventilátor nese 79 lopatek o tloušťce 0.15 mm, že dvě široké tepelné trubice pokrývají procesor a třetí vede přes SSD s trubicemi o tloušťce 1 až 1.8 mm a že termistor sleduje vnitřní teplotu, zatímco infračervený senzor sleduje povrch.
Paměť je pájená jako LPDDR5X, takže si ponecháte konfiguraci, kterou si koupíte, což je u systému RTX Spark důležitější než u většiny notebooků, protože kapacita paměti také určuje, kolik paměti může grafický procesor využít.
Klávesnice má druhou generaci bezmřížkového rozložení od HP, je plnohodnotná a podsvícená, s 3mm mezerou mezi klávesami a hlubší disperzí než u první generace. Po obou stranách ji lemují mřížky pro čtyři reproduktory, dva hlavní měniče a dva výškové reproduktory na samostatných inteligentních zesilovačích s prostorovým zvukem DTS a laděním Poly Studio. Pod ní se nachází obrovský haptický touchpad o rozměrech 160 x 100 mm, který umožňuje kliknutí kamkoli na jeho povrch s nastavitelnou silou, možností tichého kliknutí a gesty pro ovládání hlasitosti a jasu. 5MP infračervená kamera má fyzickou závěrku pro ochranu soukromí a vyhrazená klávesa ztlumí mikrofony.
Displej je 16palcový OLED dotykový displej s rozlišením 3K (2880 x 1800) pod sklem Corning Gorilla Glass 3, obnovovací frekvencí až 120 Hz, podporou variabilního obnovování a dobou odezvy 0.2 ms. HP jej udává na 500 nitů v SDR a 1 100 nitů v HDR, se 100% pokrytím DCI-P3, certifikací VESA DisplayHDR True Black 1000 a Delta E pod 1; panel vyplňuje 91 procent víka.
Levá strana obsahuje HDMI 2.1, dva porty USB-C s rychlostí 40 Gb/s s USB Power Delivery a DisplayPort 2.1 a konektor pro sluchátka; pravá strana má čtečku microSD a dva porty USB-A s rychlostí 10 Gb/s. Bezdrátové připojení zajišťuje karta MediaTek MT7925 s Wi-Fi 7 a Bluetooth 6.0. HP udává výdrž baterie s kapacitou 99 Wh až 17 hodin a dodává 140W USB-C GaN adaptér se skládacími kontakty a odnímatelným 2m kabelem, který je podle HP o 43 procent menší a o 28 procent lehčí než předchozí 140W model a nabije se na přibližně 50 procent za 30 minut.
Platforma RTX Spark N1X
RTX Spark je řada počítačů s Windows postavená na superčipu N1X, notebookovém sourozenci GB10 v DGX Spark . Platformu jsme podrobně probrali v naší recenzi Surface Laptop Ultra , takže se tato část zaměří na to, co je důležité pro čtení výsledků OmniBooku. Oba naše HP modely nesou nejlepší kategorii, která kombinuje 20jádrový procesor Grace (10 rychlejších a 10 úsporných jader, bez SMT) s 6 144jádrovou grafickou kartou Blackwell RTX. HP také prodává 18jádrovou verzi s 5 120jádrovou grafickou kartou, stejnou kategorii jako Lenovo Pro 9n v tomto srovnání.
Paměť LPDDR5X v N1X běží na 256bitovém rozhraní s rychlostí 9 400 MT/s a je sdílena mezi CPU a GPU. Nastavení v aplikaci NVIDIA určuje, kolik paměti Windows přidělí GPU jako vyhrazenou. Jedná se o změnu ve Windows, nikoli o možnost v BIOSu, takže k tomuto rozdělení lze snadno vrátit.
Náš 128GB model běžel s 64 GB GPU a 64 GB CPU, což naměřilo 62.5 GB použitelné GPU a splňuje podmínky pro obě naše lokální úrovně modelů AI. U 32GB modelu jsme nastavili 12 GB GPU a 20 GB CPU, což je stejné rozdělení jako u Lenovo Pro 9n, takže se oba 32GB systémy porovnávají přímo; s 12 GB se ani jeden nekvalifikuje pro test modelové úrovně.
Pevné rozdělení je omezení Windows, nikoli NVIDIA. Windows zatím nepodporuje sjednocenou paměť mezi CPU a GPU tak, jak to dělá Linuxový stack na DGX Spark, a proto je nutné alokaci nastavit předem; chápeme, že na podpoře pracují NVIDIA a Microsoft.
OmniBook běží na Windows 11 26H1 s architekturou Arm64, takže aplikace x64 procházejí emulací Prism a náš balíček používá nativní sestavení Arm64 pro každou open-source úlohu, takže řádky CPU porovnávají křemík. Pokud je port Arm64 nezralý nebo je jedinou možností sestavení x64, říkáme to tak, protože na něm závisí několik řádků níže.
Specifikace HP OmniBook Ultra 16
| Specifikace | HP OmniBook Ultra 16 (16-bk0xxx) |
|---|---|
| Přehled platformy | |
| Procesor | NVIDIA RTX Spark N1X, 20jádrový procesor s 6 144jádrovou grafickou kartou Blackwell RTX (obě testované jednotky) NVIDIA RTX Spark N1X, 18jádrový procesor s 6 144jádrovou grafickou kartou Blackwell RTX |
| Memory | 32 GB, 64 GB nebo 128 GB LPDDR5X-9400 (integrovaná) 128 GB, rozdělení systému 64 GB GPU / 64 GB (testovaná jednotka 1) 32 GB, rozdělení systému 12 GB GPU / 20 GB (testovaná jednotka 2) |
| Skladování | 1TB PCIe Gen5 NVMe M.2 SSD nebo 2TB PCIe Gen5 NVMe Performance M.2 SSD 2TB Sandisk PC SN8050S (testovaná jednotka 1) 1TB KIOXIA KBG80ZNV (testovaná jednotka 2) |
| Operační systém | Windows 11 Home nebo Windows 11 Pro (Arm64) Windows 11 Pro (jednotka 1), Windows 11 Home (jednotka 2) dle testování |
| Displej a I/O | |
| Display | 16palcová dotyková obrazovka OLED s rozlišením 3K (2880 x 1800), obnovovací frekvencí až 120 Hz, VRR, odezvou 0.2 ms 500 nitů SDR, 1 100 nitů HDR, 100 % DCI-P3, Delta E <1 VESA DisplayHDR True Black 1000, Corning Gorilla Glass 3 |
| porty | 2x USB-C 40 Gb/s (napájení USB, DisplayPort 2.1) 2x USB-A 10 Gb/s 1x HDMI 2.1 1x čtečka microSD karet 1x kombinovaný konektor pro sluchátka/mikrofon |
| bezdrátový | MediaTek Wi-Fi 7 MT7925 (2×2), Bluetooth 6.0 |
| Fotoaparát | 5MP IR kamera s clonou pro soukromí |
| Audio | Čtyři reproduktory (2x hlavní, 2x výškový reproduktor) s oddělenými inteligentními zesilovači; prostorový zvuk DTS, ladění Poly Studio |
| Vstup | Podsvícená klávesnice druhé generace bez mřížky Haptický touchpad 160 x 100 mm s ovládáním gesty |
| Moc a fyzická síla | |
| Baterie | 6článková lithium-iontová polymerová baterie s kapacitou 99 Wh; výdrž až 17 hodin (podle HP) |
| Nabíjení | 140W USB-C GaN adaptér; přibližně 50 % za 30 minut (HP tvrzení) |
| Tepelný design | Pant a skříň věže; dva ventilátory, tři tepelné trubice, termistor a IR senzor; TDP až 70 W (jmenovitý výkon v HP) |
| Rozměry | 14.01 x 10.1 x 0.62 palce (15.7 mm vzadu, 11.6 mm vpředu) |
| Hmotnost | 4.89 lb |
| Barva | Šedá zatmění |
| Zabezpečení a ceny | |
| Bezpečnost | Tlačítko ztlumení mikrofonu, závěrka kamery pro soukromí, TPM; BitLocker XTS-AES-128 na obou jednotkách |
| Cena | 3 199,99 USD (32 GB, 1 TB, Best Buy a HP.com, testováno); 4 999,99 USD (64 GB, 2 TB, HP.com) 6 229,99 USD (128 GB, 2 TB, konfigurátor HP.com, testováno; ceny HP k 14. říjnu 2026) |
Nastavení testu a metodologie
Naše dva OmniBooky Ultra 16 používají grafický procesor RTX Spark N1X s 6 144 jádry Blackwell: jeden se 128 GB paměti LPDDR5X-9400 v režimu 64/64 a 2TB SSD diskem Sandisk SN8050S Gen5 na Windows 11 Pro 26H1, druhý s 32GB v režimu 12/20 a 1TB SSD diskem KIOXIA Gen5 na Windows 11 Home 26H1, oba na Arm64. Benchmarky probíhaly v režimu Performance od HP s Windows nastaveným na Nejlepší výkon, zapojené do sítě.
Na každém systému byl spuštěn sr-client 1.2, naše sada skriptovaných benchmarků pro klienty Windows. Sada všude používá stejná laboratorní nastavení: režim napájení Windows na nejvyšší výkon, jas displeje 50 procent, všechny časovače spánku a vypnutí displeje vypnuté a brána firewall systému Windows a výzvy UAC vypnuté. Každý výsledek je mediánem opakovaných průchodů a sada test, jehož rozptyl přesahuje 2 procenta, před jeho schválením znovu spustí.
| Systém | Procesor (CPU) | Memory | GPU použitý pro testy GPU a AI | SSD | OS a výkonnostní režim |
|---|---|---|---|---|---|
| HP OmniBook Ultra 16 (128 GB) | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 128GB LPDDR5X-9400 (rozdělená paměť 64GB GPU / 64GB systém) | 6 144jádrová Blackwell RTX (integrovaná, 62.5 GB použitelná) | Sandisk PC SN8050S 2TB, Gen5 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), výkon HP |
| HP OmniBook Ultra 16 (32 GB) | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 32GB LPDDR5X-9400 (rozdělená paměť 12GB GPU / 20GB systém) | 6 144jádrová Blackwell RTX (integrovaná, 12 GB použitelná) | KIOXIA KBG80ZNV 1TB, Gen5 x4 | Windows 11 Home 26H1 (Arm64), výkon HP |
| Microsoft Surface Laptop Ultra | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 128GB LPDDR5X-9400 (rozdělená paměť 64GB GPU / 64GB systém) | 6 144jádrová Blackwell RTX (integrovaná, 62.5 GB použitelná) | SK hynix HFS001TFM9X 1TB, Gen5 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), Nejlepší výkon |
| Lenovo Pro 9n 15 | NVIDIA RTX Spark N1X, 18C / 18T | 32GB LPDDR5X-9400 (rozdělená paměť 12GB GPU / 20GB systém) | 6 144jádrová Blackwell RTX (integrovaná, 12 GB použitelná) | Samsung MZAL81T0HFLB 1TB, Gen4 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), režim Lenovo Performance |
| Razer Blade 16 | AMD Ryzen AI 9 HX 370, 12C / 24T | 32GB LPDDR5X-8000 | Notebooková grafická karta NVIDIA GeForce RTX 5090, 24 GB | Samsung MZVL22T0 2TB, Gen4 x4 | Windows 11 Home 25H2 (x64), Razer Synapse Performance |
Při pohledu na níže uvedená data máme dvě označení, která je důležité pochopit, kromě čísel dokončených testů. „DNF“ znamená, že test byl spuštěn a nedokončen nebo byl přeskočen po selhání; zde se to týká pouze běhu OpenBLAS na Surface, který byl přeskočen poté, co test přerušil napájení notebooku. „Nespuštěno“ znamená, že sada odmítla spustit test, protože hardware nesplňuje podmínky, nejčastěji proto, že model překračuje dostupnou paměť GPU: 32GB OmniBook a Pro 9n s 12 GB paměti použitelné pro GPU se nacházejí pod úrovní naší nejmenší modelové kategorie a 24GB u Blade 16 je drží pod úrovní M.
N/A znamená, že se test nevztahuje na daný hardware, například na SMT jednojadrový procesor na čipu bez SMT nebo na emulační řádek na systému x64, který běží na nativní sestavě. Pokud systém RTX Spark běžel na x64 softwaru přes Prism, řádek to uvádí.
Výkon lokální umělé inteligence
Lokální umělá inteligence v těchto noteboocích závisí na tom, jak rychle grafická karta spouští model a zda se model vůbec vejde. 128GB OmniBook a Surface odpovídají na otázku kapacity, protože 62.5 GB paměti využitelné grafickou kartou jim umožňuje spustit naše modely úrovně M, zatímco 32GB OmniBook a Pro 9n se svou rychlostí u malých modelů vyrovnají a tím se zastaví.
Klient MLPerf v2.0
Klient MLPerf spouští Llama 3.1 8B a Phi-4-mini v pěti kategoriích promptu a hlásí čas do prvního tokenu a rychlost tokenů po něm jako geometrický průměr napříč kategoriemi. Každý systém v této recenzi používá llama.cpp s CUDA, takže engine je stejný a řádky porovnávají hardware. Agentické scénáře spouští Llama 3.1 8B jako agenta softwarového inženýrství a agenta datové analýzy, který volá nástroje v několika fázích.
| Klient MLPerf v2.0 | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Lama 3.1 8B, čas do prvního tokenu, geometrický průměr (s, nižší je lepší) | 0.274 | 0.275 | 0.284 | 0.303 | 0.149 |
| Lama 3.1 8B, kurz tokenů, geoprůměr (tok/s) | 56.5 | 56.4 | 56.4 | 55.1 | 128.8 |
| Phi-4-mini, čas do prvního žetonu, geometrický průměr (s, nižší je lepší) | 0.130 | 0.123 | 0.127 | 0.135 | 0.074 |
| Fí-4-mini, kurz tokenu, geomean (tok/s) | 96.8 | 96.8 | 97.5 | 95.2 | 222.7 |
| Agent datového analytika, komplexní služby (nižší úroveň je lepší) | 53.0 | 52.4 | 52.6 | 56.2 | 27.8 |
| Agent datového analytika, rychlost tokenů (tok/s) | 48.5 | 49.0 | 48.9 | 46.9 | 108.3 |
| SWE Agent, end-to-end (s, nižší je lepší) | 45.3 | 46.2 | 46.0 | 48.0 | 24.6 |
| Agent SWE, rychlost tokenů (tok/s) | 46.6 | 46.6 | 46.4 | 44.5 | 102.5 |
Dva OmniBooky generovaly Llama 3.1 8B s rychlostí 56.5 a 56.4 tokenů za sekundu a Phi-4-mini s rychlostí 96.8 a 96.8, což je v podstatě identické jak u ostatních, tak i u Surface. To potvrzuje, že kapacita paměti nemění rychlost grafického procesoru N1X u vhodného modelu. 5 120jádrový grafický procesor Pro 9n se u obou modelů dostal do 3 procent, protože generování tokenů u této velikosti je omezeno více šířkou pásma paměti než jádry grafického procesoru. Blade 16 vedl s rychlostí 128.8 a 222.7 tokenů za sekundu.
Agentské scénáře se řídí stejným vzorem, přičemž každý systém RTX Spark dokončil scénář datové analýzy za 52.4 až 56.2 sekundy a scénář softwarového inženýrství za 45.3 až 48.0 sekundy, zatímco Blade 16 to v obou případech trvalo přibližně polovinu déle.
Načítání modelu
Tento test časuje lokální model v Ollamě z SSD do jeho prvního vygenerovaného tokenu, za studena (mezipaměť souborů vyprázdněna) a za tepla (soubor je již v paměti), a hlásí, jak rychle byl SSD během studeného načítání načten. Úroveň S používá gpt-oss:20b (12.8 GB) na systémech s alespoň 16 GB paměti využitelné pro GPU; úroveň M přidává Qwen3.6-35B-A3B (21.1 GB) na systémech s přibližně 40 GB nebo více.
| Načítání modelu (mapování paměti zapnuto) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss:20b, studené načtení do prvního tokenu (s, nižší je lepší) | 6.23 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 6.57 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 8.71 |
| gpt-oss:20b, teplé načtení do prvního tokenu (s, nižší je lepší) | 3.59 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 3.57 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 6.93 |
| gpt-oss:20b, propustnost čtení při studeném zatížení (MB/s) | 3,044 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 3,080 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 3,874 |
| Qwen3.6-35B-A3B, studené načtení do prvního tokenu (s, nižší je lepší) | 9.04 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 8.77 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | Nespuštěno (24 GB VRAM, pod úrovní M) |
| Qwen3.6-35B-A3B, teplé načtení do prvního tokenu (s, nižší je lepší) | 4.23 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 4.47 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | Nespuštěno (24 GB VRAM, pod úrovní M) |
128GB OmniBook načetl první token s gpt-oss:20b za 6.23 sekundy za studena, což je nejrychlejší čas ve skupině, oproti 6.57 sekundám u Surface a 8.71 sekundám u Blade 16 a za tepla za 3.59 sekundy. Blade načetl soubor nejrychleji s rychlostí 3 874 MB/s, ale prvního tokenu dosáhl jako poslední, protože jeho váhy se stále musí přenášet přes PCIe do VRAM, zatímco unifikovaná paměť je po načtení udržuje na místě. Disk od HP zde není limitem: jeho 3 044 MB/s během zátěže je zlomkem 12 866 MB/s, které testovací průchod DiskSpd čte ze stejného modelového souboru v blocích o velikosti 1 MB.
V úrovni M si OmniBook a Surface vyměnily vítězství s odstupem 0.3 sekundy, a to s časem 9.04 a 8.77 sekundy za studena a 4.23 a 4.47 sekundy za tepla. 32GB OmniBook a Pro 9n se nekvalifikují do žádné z úrovní s 12 GB použitelné paměti GPU a Blade 16 se s 24 GB VRAM v úrovni M umístil mimo ni.
Kódovací agent
Rozhraní Codex CLI řídí lokální model obsluhovaný Ollamou prostřednictvím fixního kódovacího úkolu v připnutém repozitáři; spuštění je úspěšné, když projde 11 testů repozitáře. Uvádíme medián doby trvání testu ze tří spuštění, kolik z nich bylo úspěšných a míru generování. Test agent-vedle uživatele spustí agenta a Speedometer společně a uvede, o kolik se každý z nich zpomalí ve srovnání se spuštěním samostatně.
| Kódovací agent Codex CLI | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Úroveň S, gpt-oss:20b 64K: doba u zdi (s, nižší je lepší) | 115.3 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 191.8 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 64.4 |
| Úroveň S: úspěchy (ze 3) | 3 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 3 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 2 |
| Úroveň S: rychlost generování (tok/s) | 58.0 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 58.0 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 137.9 |
| Úroveň M, gpt-oss:20b 128K: doba u zdi (s, méně je lépe) | 152.1 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 87.5 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | Nespuštěno (24 GB VRAM, pod úrovní M) |
| Úroveň M, gpt-oss:20b 128K: úspěchy (ze 3) | 3 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 2 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | Nespuštěno (24 GB VRAM, pod úrovní M) |
| Úroveň M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: doba u zdi (s, nižší je lepší) | 72.0 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 88.6 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | Nespuštěno (24 GB VRAM, pod úrovní M) |
| Úroveň M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: úspěchy (ze 3) | 3 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 3 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | Nespuštěno (24 GB VRAM, pod úrovní M) |
| Úroveň M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: rychlost generování (tok/s) | 89.5 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 89.2 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | Nespuštěno (24 GB VRAM, pod úrovní M) |
| Rychloměr vedle agenta (skóre) | 21.2 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 18.1 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 36.3 |
| Zpomalení tachometru vedle agenta (x, nižší znamená lepší) | 1.73 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 1.92 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 1.06 |
| Zpomalení agenta vedle rychloměru (x, nižší je lepší) | 1.04 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 1.10 | Nespuštěno (12 GB paměti GPU) | 1.05 |
128GB OmniBook prošel všemi devíti svými kódovacími běhy. Úlohu Qwen3.6-35B-A3B dokončil za 72.0 sekundy s rychlostí 89.5 tokenů za sekundu, což je více než Surface s 88.6 sekundami při srovnatelné rychlosti, a úlohu úrovně S za 115.3 sekundy oproti 191.8 sekundám na Surface. Jeho běh gpt-oss:20b úrovně M trval déle než u Surface, 152.1 sekundy oproti 87.5 sekundám, protože model provedl více volání nástrojů a vygeneroval více tokenů na HP; rychlosti generování 57.7 a 59.2 tokenů za sekundu představují čistší hardwarové srovnání.
Blade 16 dokončil úkol úrovně S za 64.4 sekundy s rychlostí 137.9 tokenů za sekundu, čímž prošel dvěma ze tří běhů. V testu souběžnosti se vyplatí použití samostatné grafické karty: skóre Blade v prohlížeči kleslo o 5 procent s běžícím agentem, protože model je založen na grafické kartě RTX 5090. Na OmniBooku, kde agent sdílí integrovanou grafickou kartu a paměťovou sběrnici se vším ostatním, se speedometer snížil z 36.7 na 21.2, což je 1.73násobné zpomalení, které je stále mírnější než 1.92násobné zpomalení u Surface.
Generování rozšířeného vyhledávání
Náš RAG test vkládá 20 963 pasáží ze SQuAD v1.1 s funkcí nomic-embed-text, vyhledá pět nejlepších pasáží pro každou z 2 000 otázek a zodpoví 400 z nich pomocí Phi-4-mini, přičemž oproti referenčním odpovědím dosahuje přesné shody a skóre F1. Modely jsou dostatečně malé, aby běžely na jakémkoli systému, takže se jedná o srovnání rychlosti.
| HADR | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Doba trvání hry na zdi, 20 963 pasáží (s, méně je lepší) | 187.0 | 195.2 | 189.8 | 191.8 | 131.0 |
| Doba dotazu na načtení, p50 (ms, čím nižší, tím lepší) | 23.3 | 22.5 | 23.4 | 24.2 | 20.9 |
| Odpověď, čas Phi-4-mini do prvního žetonu, p50 (s, nižší je lepší) | 0.155 | 0.156 | 0.161 | 0.171 | 0.109 |
| Odpověď, rychlé zpracování (tok/s) | 7,142 | 7,139 | 6,955 | 6,268 | 11,560 |
| Odpověď, generační rychlost (tok/s) | 104.4 | 102.0 | 102.7 | 96.6 | 209.2 |
| Otázka k odpovědi, p50 (s, nižší je lepší) | 0.227 | 0.231 | 0.235 | 0.252 | 0.159 |
| Odpověď F1 (%) | 73.97 | 73.97 | 73.97 | 74.27 | 74.47 |
Čtyři systémy RTX Spark dokončily načítání dat s odstupem 8 sekund, přičemž 128GB OmniBook byl nejrychlejší s časem 187.0 sekundy a na typickou otázku odpověděly za 0.227 až 0.252 sekundy. Blade 16 načetl data za 131.0 sekundy a vygeneroval odpovědi rychlostí 209.2 tokenů za sekundu, což je dvojnásobek oproti 104.4 u OmniBooku. Přesnost byla na třech 20jádrových systémech shodná a u Pro 9n a Blade se pohybovala v rozmezí půl bodu od F1, jak by u stejných modelů při teplotě 0 mělo být.
Výkon CPU
Tři notebooky s 20jádrovým RTX Spark fungují v oblasti CPU jako jedna platforma, přičemž dva OmniBooky a Surface zvládají většinu vícevláknových testů s rozdílem 1 až 2 procent a 18jádrový Pro 9n za nimi zaostává o zhruba 7 až 11 procent. Proti Razer Blade 16 s Ryzen AI 9 HX 370 vítězí N1X v renderování, kompresi a kompilaci zhruba o 18 až 50 procent a prohrává s GROMACS, OpenBLAS, jednovláknovým Pythonem a primesieve, tedy s testy, kde o výsledku rozhoduje rychlost Zen 5 na jádro nebo vyspělost softwaru x64.
Cinebench 2026 a trvalé zatížení
Cinebench 2026 vykresluje scénu s enginem Redshift od Maxonu na CPU a hodnotí propustnost v jednom jádru, SMT jednom jádru (dvě vlákna na jednom fyzickém jádru) a vícejádrovém režimu. Následuje trvalá smyčka, která opakuje běh více jader po dobu přibližně 30 minut a porovnává ustálený stav s prvním průchodem, což ukazuje, kolik energie notebook vrací po zahřátí.
| Cinebench 2026 (body, čím vyšší, tím lepší) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Jednojádrový | 558.6 | 564.7 | 558.5 | 518.2 | 480.0 |
| SMT jednojádrový | N / A | N / A | N / A | N / A | 661.3 |
| Vícejádrové | 7,004 | 6,934 | 6,963 | 6,394 | 5,179 |
| Trvalá smyčka, první průchod | 6,954 | 6,943 | 6,938 | 6,346 | 5,162 |
| Trvalá smyčka, ustálený stav | 6,942 | 6,929 | 7,016 | 6,416 | 5,206 |
| Ustálený stav / první průchod | 0.998 | 0.998 | 1.011 | 1.011 | 1.009 |
128GB OmniBook dosáhl v multi-core testu 7 004 bodů, což je v tomto ohledu nejlepší výsledek a o 35 procent náskok před Blade 16, přičemž 32GB model dosáhl 6 934 bodů a Surface 6 963. 32GB OmniBook se ujal vedení v single-core testu s 564.7. Oba HP si udržely svá skóre po celou dobu testování a v prvním průchodu dosáhly 99.8 procenta s CPU na 98 °C a přibližně 3.23 GHz; Surface a Pro 9n získaly za stejnou půlhodinu asi 1 procento.
7-Zip
Vestavěný benchmark 7-Zipu uvádí propustnost komprese a dekomprese LZMA v gigainstrukcích za sekundu, jednou v každém vlákně a jednou připnuto k jednomu jádru. LZMA se opírá o celočíselnou propustnost, predikci větvení a latenci mezipaměti a paměti, takže má tendenci odměňovat více než šířku vektoru široký počet jader a rychlou paměťovou cestu.
32GB a 128GB OmniBooky vedly v testu všech vláknů s výkonem 152.9 a 151.2 GIPS, o 20 procent před Blade 16, s kompresním skóre asi o 37 procent nižším než Blade. V jednom vlákně vedl Blade s 9.24 GIPS a HP ho následovaly s 9.09 a 9.10. OmniBooky nevykazují stav pomalého jádra, který udržel Surface na 7.16 GIPS v jednom vlákně, takže řádky s jedním vláknem zde odrážejí samotný N1X.
| 7-Zip, jedno vlákno (GIPS, vyšší vlákno je lepší) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Celková cena | 9.09 | 9.10 | 7.16 | 8.93 | 9.24 |
| Komprimovat | 7.31 | 7.33 | 4.62 | 7.26 | 7.28 |
| Dekomprimovat | 10.87 | 10.87 | 9.70 | 10.59 | 11.20 |
Blender, HandBrake a LLVM
Blender 4.5 vykresluje scény Monster, Junkshop a Classroom s cykly na CPU. HandBrake kóduje 60 sekund klipu v rozlišení 4K60 softwarově s x265 (HEVC, střední preset, kvalita 22) a SVT-AV1 (preset 8, kvalita 30). Test LLVM kompiluje kompletní strom LLVM 21.1.4 s Clang a Ninja, což je nejdelší all-core zátěž v sadě.
Tři notebooky s 20 jádry dosáhly ve všech třech scénách Blenderu rozdílu s odstupem do 2 procent, přičemž 32GB OmniBook byl v Monsteru napřed s 211.7 vzorky za minutu a Surface v Classroomu s 93.2. 128GB OmniBook vedl Blade 16 o 49 procent v Monsteru a o 18 procent v Classroomu. Sestavení LLVM trvalo na 128GB OmniBooku 206.6 sekundy, což je shoda se Surfaceem a o 37 procent kratší čas než Blade 16 s 327.0.
HandBrake se dělí podle softwaru. 32GB OmniBook vede v x265 s 42.3 fps, o 27 procent před Blade 16, zatímco všechny systémy N1X zvládly v SVT-AV1 pouze asi 15 fps oproti 77.3 u Blade. Jádra, která vedou v x265, nemohou být v křemíku pětkrát pomalejší, takže mezera spočívá v kódové cestě Arm64 SVT-AV1.
Stockfish, primesieve, Python a prohlížeč
Vestavěný benchmark Stockfishu uvádí rychlost vyhledávání šachových uzlů v milionech uzlů za sekundu. primesieve počítá prvočísla pod 10^12 ve všech vláknech a pod 10^11 v jednom vlákně. PyPerformance spouští tři benchmarky CPythonu (go, nbody a regex_compile) propojené s jedním rychlým jádrem a Speedometer 3.1 měří odezvu webových aplikací v Microsoft Edge. Poslední dva řádky spouštějí x64 sestavení 7-Zip v emulaci Prism, což ukazuje, kolik stojí x64 aplikace na těchto systémech.
| test | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Lavice pro tresky, všechna vlákna (Mnps, vyšší je lepší) | 16.28 | 15.12 | 15.51 | 15.20 | 17.96 |
| Lavice pro tresku, jedno vlákno (Mnps, čím vyšší je lepší) | 1.73 | 1.73 | 1.33 | 1.70 | 2.04 |
| primesieve 1e12, všechna vlákna (s, nižší je lepší) | 9.57 | 9.54 | 9.82 | 10.56 | 10.60 |
| primesieve 1e11, jedno vlákno (s, nižší je lepší) | 12.03 | 12.02 | 12.03 | 12.34 | 6.67 |
| PyPerformance go (ms, nižší je lepší) | 111.2 | 111.2 | 123.9 | 114.1 | 75.2 |
| PyPerformance nbody (ms, nižší je lepší) | 80.4 | 80.6 | 89.8 | 82.5 | 60.8 |
| PyPerformance regex_compile (ms, nižší je lepší) | 84.6 | 84.5 | 94.1 | 86.7 | 69.7 |
| Rychloměr 3.1, Edge (skóre, čím vyšší, tím lepší) | 36.7 | 35.4 | 34.7 | 33.9 | 38.4 |
| x64 7-Zip s emulací, všechna vlákna (GIPS) | 127.0 | 127.8 | 127.2 | 117.6 | Není k dispozici (nativní x64) |
| x64 7-Zip s emulací, jedno vlákno (GIPS) | 8.26 | 8.36 | 8.27 | 7.94 | Není k dispozici (nativní x64) |
Blade 16 vedl Stockfish ve všech vláknech s 17.96 Mnps, což je o 10 procent před 128GB OmniBookem, a vedl i v každém řádku s jedním vláknem: primesieve v jednom vlákně za 6.67 sekundy oproti přibližně 12 sekundám u systémů N1X a PyPerformance za 75.2 ms oproti 111.2 ms u HP. OmniBooky byly nejrychlejší v primesieve ve všech vláknech s 9.54 a 9.57 sekundami a skóre Speedometru 128GB jednotky s 36.7 se dostalo do 5 procent od 38.4 u Blade.
Emulace na této platformě stojí méně než dříve a 64bitová sestava 7-Zip běžela na 128GB OmniBooku s rychlostí 127.0 GIPS ve všech vláknech, což je 84 procent nativního výsledku Arm64 a stále mírně před Blade 16 s vlastní nativní 64bitovou sestavou. 64bitová sestava Cinebench 2026 se při emulaci zhroutila na všech testovaných systémech N1X, takže tyto řádky zde nejsou uvedeny.
GROMACS, OpenBLAS a paměť
GROMACS spouští molekulárně dynamický test benchMEM na 16 jádrech ve čtyřech rozvrženích typu rank-and-thread a pro nejlepší rozvržení hlásí nanosekundy simulovaného času za den. Náš test OpenBLAS spouští řešení LU s dvojitou přesností ve stylu HPL na třech velikostech úlohy a násobení matic DGEMM, a to na všech jádrech a opět pouze na jádrech nejvyšší třídy, a jedná se o největší trvalé zatížení operací s plovoucí desetinnou čárkou v sadě. STREAM měří trvalé zatížení paměti a řádky latence měří jeden přístup k paměti a mezi jádry.
| Test (vyšší je lepší) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| GROMACS benchMEM, nejlepší rozvržení (ns/den) | 17.47 | 17.43 | 17.29 | 16.88 | 26.41 |
| OpenBLAS LU N=10000, všechna jádra (GFLOPS) | 324.0 | 326.9 | DNF | 303.4 | 400.9 |
| OpenBLAS LU N=20000, všechna jádra (GFLOPS) | 329.6 | 322.4 | DNF | 318.1 | 454.4 |
| OpenBLAS LU N=40000, všechna jádra (GFLOPS) | 348.8 | Nespuštěno (potřebuje 11.9 GB) | DNF | Nespuštěno (potřebuje 11.9 GB) | 498.5 |
| OpenBLAS LU N=20000, nejvyšší třída jádra (GFLOPS) | 380.5 | 432.2 | DNF | 403.8 | 240.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, všechna jádra (GFLOPS) | 398.5 | 368.9 | DNF | 357.6 | 455.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, nejvyšší třída jádra (GFLOPS) | 488.7 | 488.7 | DNF | 448.3 | 252.4 |
Blade 16 vedl v GROMACS s 26.41 ns/den oproti přibližně 17.4 u OmniBooků a v řádcích OpenBLAS s all-core procesory vedl o přibližně 14 až 43 procent, což je stejný vzorec, jaký jsme viděli u Surfaceu. Důležitějším výsledkem je, že oba OmniBooky vůbec dokončily OpenBLAS. Jednotka s 128 GB zvládla všechny velikosti, včetně N=40000, s 348.8 GFLOPS, a jednotka s 32 GB zvládla vše kromě N=40000, které vyžaduje 11.9 GB a je vynecháváno na jakémkoli systému, kde toto množství přesahuje polovinu paměti Windows. Surface při řešení N=20000 třikrát ztratil napájení; oba HP jej dokončili při 98 °C.
Nejvyšší třída jader N1X si v OpenBLAS vede samostatně lépe než se všemi 20 jádry: 10 rychlých jader 32GB OmniBooku vyřešilo N=20000 s 432.2 GFLOPS oproti 322.4 na všech 20 jádrech a DGEMM 128GB jednotky na 10 jádrech dosáhl 488.7 GFLOPS. To naznačuje, že efektivní jádra v tomto testu více zpomalují sdílenou práci, než k ní přispívají.
| test | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| STREAM kopírování (MB/s, vyšší rychlost je lepší) | 130,790 | 128,814 | 130,516 | 127,682 | 43,731 |
| STREAM Triad (MB/s, vyšší je lepší) | 122,260 | 121,662 | 122,114 | 120,272 | 48,298 |
| Latence paměti, vyrovnávací paměť 1 GiB, stránky 4 KiB (ns, čím nižší, tím lepší) | 143.1 | 143.5 | 251.1 | 143.4 | 129.6 |
| Latence mezi jádry, průměr všech párů (ns, nižší je lepší) | 156.8 | 160.9 | 171.6 | 160.6 | 57.0 |
Šířka pásma paměti je nejvýraznější hardwarovou výhodou platformy RTX Spark. Každý systém N1X dosáhl v režimu STREAM Triad rychlosti 120 až 122 GB/s, což je 2.5krát více než Blade 16 s 48 298 MB/s. Latence paměti OmniBooků, která činí přibližně 143 ns, je pro tuto platformu také normální, výrazně pod 251.1 ns u Surface, i když stále pomalejší než 129.6 ns u Blade, a latence mezi jádry 156.8 až 160.9 ns je zhruba třikrát vyšší než 57.0 ns u Blade, což pomáhá vysvětlit, proč N1X zaostává za x64 v jednovláknovém provozu.
Hraní her a kódování GPU
SuperTuxKart 1.5 spouští svůj vestavěný benchmark v rozlišení 1080p na celé obrazovce s nejvyšším nastavením a vypnutou vsync, jednou s nativní herní sestavou Arm64 a jednou s emulovanou sestavou x64. Uvádíme průměrnou a stabilní snímkovou frekvenci. FFmpeg kóduje stejný klip 4K60 s NVENC HEVC při 8 Mbps na systémech NVIDIA a s kodérem Media Foundation HEVC, kde je k dispozici.
| Test (vyšší je lepší) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativní, průměrné rozlišení (fps) | 225.9 | 236.1 | 235.9 | 218.4 | 200.0 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativní, stabilní (fps) | 143 | 147 | 146 | 140 | 115 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 s emulací, průměr (fps) | 266.5 | 265.4 | 264.6 | 248.6 | Není k dispozici (nativní x64) |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 s emulací, stabilní (fps) | 141 | 143 | 129 | 94 | Není k dispozici (nativní x64) |
| FFmpeg NVENC HEVC, 4K60 při 8 Mb/s (fps) | 138 | 137 | 135 | 139 | 132 |
| FFmpeg Media Foundation HEVC (fps) | 66 | 55 | 55 | 55 | N / A |
32GB OmniBook a Surface se dělily o vedení v nativním rozlišení s přibližně 236 fps; 128GB OmniBook běžel s 225.9 fps a Blade 16 zvládl 200.0 fps. V tomto rozlišení si CPU určuje snímkovou frekvenci a RTX 5090 má rezervu, kterou nemůže využít, takže výsledek vypovídá více o jádrech obou systémů než o jejich GPU. Emulovaná sestava x64 dosáhla v průměru na obou HP přibližně 266 fps, což je více než nativní sestava Arm64, což naznačuje, že port hry pro Windows na Arm je pomalejší z obou.
Hardwarové kódování je napříč všemi zařízeními téměř identické, protože NVENC má pevnou funkci. OmniBooky kódovaly HEVC s frekvencí 138 a 137 fps oproti 132 fps u Blade 16 a kodér Media Foundation u 128GB jednotky běžel s frekvencí 66 fps.
Termály
Oba OmniBooky provozují N1X na jeho hranici konstrukčních možností. Během všech testů s využitím všech jader se teplota pohybovala mezi 98 °C, v programech Stockfish, Blender, GROMACS a 30minutové smyčce se pohybovala mezi 96 a 98 °C, a ani jeden z nich neztratil ani bod výkonu. Oba modely se téměř ve všech testech držely v rozmezí jednoho stupně, což je přesně to, co by měly dosahovat identické šasi. Systémy RTX Spark hlásí teplotu CPU pouze prostřednictvím teplotních zón Windows, bez měření teploty GPU, takže níže uvedené tabulky se týkají CPU.
| Teplota CPU, max. / průměrná (C) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Cinebench 2026 | 98 / 83 | 98 / 83 | 98 / 88 | 92 / 70 | 96 / 78 |
| 7-Zip | 98 / 78 | 98 / 77 | 98 / 65 | 83 / 63 | 99 / 84 |
| Treska | 98 / 97 | 98 / 96 | 98 / 96 | 88 / 83 | 92 / 90 |
| Mixér | 98 / 96 | 98 / 97 | 98 / 93 | 91 / 80 | 95 / 87 |
| Ruční brzda | 98 / 86 | 98 / 87 | 98 / 84 | 93 / 74 | 92 / 86 |
| Sestavení LLVM | 98 / 92 | 98 / 92 | 98 / 92 | 87 / 79 | 98 / 93 |
| GROMACS | 98 / 96 | 98 / 96 | 98 / 96 | 89 / 85 | 97 / 94 |
| OpenBLAS | 98 / 95 | 97 / 93 | DNF | 92 / 83 | 91 / 87 |
| PROUD | 98 / 96 | 95 / 89 | 98 / 92 | 78 / 66 | 75 / 71 |
| Super Tux Kart | 95 / 82 | 94 / 86 | 90 / 80 | 74 / 68 | 89 / 82 |
| Klient MLPerf | 93 / 84 | 93 / 85 | 93 / 77 | 76 / 66 | 97 / 76 |
| Kódovací agent | 90 / 79 | Nespuštěno | 86 / 78 | Nespuštěno | 91 / 84 |
| HADR | 94 / 90 | 94 / 90 | 94 / 86 | 76 / 71 | 88 / 83 |
| Trvalá smyčka | 98 / 98 | 98 / 98 | 98 / 97 | 92 / 87 | 94 / 90 |
Surface Laptop Ultra se chová stejně tepelně, při 98 °C bez ztráty v trvalém cyklu, a proto vyniká jeho OpenBLAS při vypnutí. OmniBooky běžely s identickou sekvencí OpenBLAS až do 98 °C, průměrně 95 a 93 °C, a na frekvenci přibližně 3.0 GHz, bez chyby. Pro 9n dosáhl v testech CPU o 5 až 18 °C nižší teploty než HP, s takty v rozmezí přibližně 1 procenta jejich taktů, a jádra Zen 5 Blade 16 dosáhla 98 až 99 °C v 7-Zip a LLVM buildu.
| Průměrná frekvence procesoru (MHz) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Cinebench 2026 | 2,962 | 2,964 | 2,952 | 2,951 | 4,158 |
| 7-Zip | 2,838 | 2,862 | 2,405 | 2,849 | 4,014 |
| Treska | 3,269 | 3,269 | 3,263 | 3,292 | 3,645 |
| Mixér | 3,123 | 3,241 | 3,174 | 3,216 | 3,729 |
| Ruční brzda | 2,756 | 2,865 | 2,739 | 2,834 | 3,814 |
| Sestavení LLVM | 3,151 | 3,193 | 3,160 | 3,197 | 3,697 |
| GROMACS | 3,308 | 3,315 | 3,325 | 3,367 | 3,874 |
| OpenBLAS | 3,024 | 3,057 | DNF | 3,192 | 4,274 |
| PROUD | 3,258 | 3,251 | 3,255 | 3,101 | 3,684 |
| Super Tux Kart | 1,957 | 2,008 | 2,049 | 2,017 | 4,349 |
| Klient MLPerf | 2,114 | 2,241 | 2,165 | 2,027 | 3,593 |
| Kódovací agent | 2,078 | Nespuštěno | 2,242 | Nespuštěno | 3,789 |
| HADR | 2,749 | 2,724 | 2,751 | 2,760 | 3,764 |
| Trvalá smyčka | 3,239 | 3,232 | 3,270 | 3,288 | 3,726 |
Při zatížení všech jader se OmniBooky, Surface a Pro 9n ustálí na 3.1 až 3.4 GHz, což je rychlost, kterou N1X v těchto šasi drží na limitu, a HP si v průběhu trvalého cyklu udržely stabilní hodnoty 3 239 a 3 232 MHz. Firmware drží frekvence na limitu bez oscilací, takže výsledky jsou stabilní. SSD disky se při zátěži také zahřály, přičemž u 128GB jednotky Sandisk se zahřály na 52 °C a u 32GB jednotky na 64 °C po dobu 80 průchodů fio.
Úložná výkonnost
Náš test úložiště provádí testování všech čtyř rohů disku fio s bootovacím diskem o velikosti 5 GB a 25 GB, dále souborovým systémem a znovu s nezpracovaným zařízením. Výsledky pro 25 GB jsou uvedeny zde. Řádky nezpracovaného zařízení obcházejí NTFS a BitLocker, takže mezera mezi nimi ukazuje, do jaké míry disk přežije cestu I/O systému Windows. Všechny čtyři systémy N1X používají systém Windows on Arm se šifrováním zařízení BitLocker; na obou systémech HP byla ochrana BitLocker zapnutá, zatímco na Pro 9n vypnutá.
| fio, kapacita 25 GB, QD32 | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Sekvenční čtení 128K, souborový systém (MB/s) | 13,833 | 10,509 | 14,134 | 7,024 | 7,125 |
| Sekvenční čtení 128K, nezpracované zařízení (MB/s) | 12,479 | 10,047 | 13,815 | 7,165 | 7,134 |
| Sekvenční zápis 128K (MB/s) | 11,719 | 9,464 | 11,461 | 5,699 | 5,250 |
| Náhodné čtení 4K, souborový systém, špička (IOPS) | 437,833 | 289,024 | 300,225 | 338,936 | 694,597 |
| Náhodné čtení 4K, nezpracované zařízení, špička (IOPS) | 1,888,501 | 1,412,982 | 1,670,736 | 973,106 | 993,050 |
| Náhodný zápis 4K, špička (IOPS) | 228,354 | 226,661 | 279,848 | 192,000 | 648,446 |
| Náhodné čtení RAW / souborového systému | 4.31x | 4.89x | 5.56x | 2.87x | 1.43x |
| Náhodné čtení 4K, 4 úlohy, latence p99 (u nás platí, že nižší je lepší) | 643 | 494 | 477 | 578 | 444 |
| Náhodný zápis 4K, 4 úlohy, latence p99 (u nás platí, že nižší je lepší) | 586 | 602 | 449 | 758 | 371 |
| Maximální teplota měniče (°C) | 52 | 64 | 56 | 78 | 60 |
128GB OmniBook s 2TB diskem Sandisk SN8050S dosáhl sekvenční rychlosti čtení 13 833 MB/s a zápisu 11 719 MB/s, což je nejrychlejší zápis v této skupině a druhý nejrychlejší disk v počtu čtení, hned za SK hynixem ze Surface. 1TB disk KIOXIA Gen5 z 32GB modelu dosáhl rychlosti 10 509 MB/s a 9 464 MB/s a dva disky Gen4 v Pro 9n a Blade 16 se poblížily 7 GB/s.
Náhodné I/O je oblastí, kde se projevuje úložná cesta Windows on Arm. SN8050S dosáhl 1.89 milionu IOPS při 4K náhodných čteních z původního zařízení, ale 437.8K přes souborový systém, což je mezera 4.3x, a mezera u KIOXIA byla 4.9x. Cesta x64 u Blade 16 ztratila mnohem méně, přečetla 694.6K IOPS přes souborový systém z disku, který zvládne 993.0K neopracovaných čtení. Nejpravděpodobnější příčinou je softwarové šifrování BitLocker se zapnutým VBS a integritou paměti a Pro 9n s vypnutou ochranou BitLocker vykazuje menší mezeru 2.9x. Společnost HP nakonfigurovala tyto recenzované systémy se zapnutým BitLockerem.
Cesta souborového systému také způsobovala dlouhé blokování. U 16 úloh trvalo nejpomalejších 0.01 procenta náhodných čtení 3.2 sekundy na 128GB OmniBooku a 6.2 sekundy na 32GB jednotce, oproti 14 ms na Blade 16. Jeden 128GB řádek s tímto počtem úloh zůstal i po opětovném spuštění nad naším 2procentním limitem rozptylu a je označen jako částečný; vrchol a výsledky pro nezpracované zařízení nejsou ovlivněny.
Závěr
HP OmniBook Ultra 16 se 128 GB RAM přesvědčivě prezentuje jako nejkompletnější notebook s RTX Spark, který jsme v rámci uvedení této platformy na trh testovali. V oblasti CPU, AI a herních výsledků se shoduje s Surface Laptop Ultra o několik procent, s 62.5 GB paměti využitelné pro GPU běží na obou úrovních lokální AI, dokončil kódovací úlohu Qwen3.6 rychleji než kterýkoli systém ve skupině a spustil all-core OpenBLAS, který bezchybně vypnul dva Surface při 98 °C.
Chlazení pantů a skříně od HP udržuje N1X na hranici jeho výkonu po celou dobu zátěže, bez ztráty výkonu po dobu 30 minut. Ještě důležitější je, že systémy HP nikdy nezklamaly v testech.
32GB OmniBook dokazuje, že výkon CPU a GPU N1X nezávisí na kapacitě paměti: v testech CPU, MLPerf a RAG se drží v rozmezí přibližně 2 procent oproti 128GB modelu a v testech Cinebench single-core a SuperTuxKart vedl skupinu. Čeho se vzdává, je lokální kapacita pro modelování, protože 12GB rozdělení GPU jej vylučuje z každého testu načítání modelů a testu kódovacího agenta. Kupující, kteří chtějí N1X pro jeho CPU, na 32 GB jen málo ztratí; kupující, kteří jej chtějí pro lokální AI, by se měli poohlédnout po 64GB nebo 128GB paměti.
Úložná cesta Windows on Arm pojme 4K náhodných čtení, což je méně než čtvrtina toho, co disk zvládne; několik portů Arm64, jako například SVT-AV1 a GROMACS, se ve srovnání s jejich x64 buildy značně zpožďuje a jednovláknový Python trvá o 20 až 50 procent déle než na Blade 16, přičemž jednovláknový primesieve trvá asi o 80 procent déle. Integrovaná grafická karta také sdílí paměťovou sběrnici se zbytkem systému, takže prohlížeč se během běhu kódovacího agenta zpomalil 1.73krát. To jsou problémy platformy/softwaru, nikoli HP, a očekáváme, že se ekosystém bude s novými opravami a verzemi i nadále zlepšovat.
Pro vývojáře a tvůrce, kteří chtějí extrémně dobře postavenou mobilní platformu pro lokální spouštění modelů o velikosti 20 až 35 MB, kompilaci velkých stromů nebo renderování na CPU v tenkém 16palcovém notebooku, nabízí 128GB OmniBook Ultra 16 v tomto srovnání více než kterýkoli jiný notebook.
Žebříček: 128GB HP OmniBook Ultra 16 drží ocenění Nejlepší notebook RTX Spark v našem žebříčku Nejlepší notebooky pro lokální umělou inteligenci .
Amazon