Das HP OmniBook Ultra 16 ist HPs 16-Zoll-Notebook mit NVIDIA RTX Spark-Grafikkarte. Der nur 0.62 cm dünne Laptop basiert auf NVIDIAs N1X-Superchip und verfügt über ein 3K-OLED-Display. Wir haben zwei Geräte direkt miteinander verglichen: eines mit dem vollen 20-Kern-N1X-Prozessor, 128 GB LPDDR5X-Arbeitsspeicher und einer 2 TB SSD der 5. Generation sowie eines mit demselben Chip, 32 GB Arbeitsspeicher und einer 1 TB SSD der 5. Generation. Das von uns getestete Modell mit 32 GB Arbeitsspeicher und 1 TB SSD ist die bei Best Buy für 3,199.99 US-Dollar erhältliche Konfiguration, die auch HPs Einstiegspreis ist. Ein Modell mit 64 GB Arbeitsspeicher und 2 TB SSD kostet auf HP.com 4,999.99 US-Dollar, und die von uns getestete Konfiguration mit 128 GB Arbeitsspeicher und 2 TB SSD ist nur über den HP.com-Konfigurator erhältlich, wo HP sie am 14. Oktober für 6,229.99 US-Dollar ansetzte.
Neben den beiden HP-Geräten vergleichen wir das Microsoft Surface Laptop Ultra , das andere von uns getestete Notebook mit 128 GB RAM und RTX Spark-Grafikkarte; das Lenovo Pro 9n 15 , das wie das HP mit 32 GB RAM und 12 GB Grafikspeicher ausgestattet ist; und das Razer Blade 16, dessen RTX 5090 es zum leistungsstärksten x64-Notebook in diesem Vergleich machte. Unsere Akku-Ergebnisse folgen, sobald der neue Testaufbau fertiggestellt ist.
Eines vorweg: Das OmniBook mit 128 GB ist das leistungsstärkste RTX-Spark-System, das wir bisher getestet haben. Es erzielte mit 7,004 Punkten den höchsten Multi-Core-Wert im Cinebench 2026-Test dieser Gruppe, bewältigte die Tier-M-Qwen3.6-Codierungsaufgabe schneller als jedes andere System und führte die OpenBLAS-Lösung auf allen Kernen, die zwei Surface-Geräte in den Leerlauf zwang, bei 98 °C bis zum Abschluss durch. Das 32-GB-Modell liegt bei CPU-, MLPerf- und RAG-Berechnungen nur etwa 2 Prozent darunter. Bei all diesen Systemen ist der Arbeitsspeicher der limitierende Faktor und sollte bei der Kaufentscheidung berücksichtigt werden: Eine geringere GPU-Speicherkapazität schränkt die Auswahl der kompatiblen und leistungsfähigen Modelle ein.
Wichtige Erkenntnisse
- Das 128-GB-Gerät führt alle von uns getesteten lokalen KI-Stufen aus: Mit 62.5 GB nutzbarem GPU-Speicher erreichen gpt-oss:20b und Qwen3.6-35B-A3B eine Token-Generierung von 58.0 bzw. 89.5 Token pro Sekunde. Der Qwen3.6-Codierungstest wurde in drei von drei Durchläufen in 72.0 Sekunden abgeschlossen – die schnellste Leistung im Testfeld. Die RTX 5090 des Blade 16 ist bei Modellen mit 24 GB GPU-Speicher 2.3-mal schneller.
- Die 32-GB-Variante behält die Geschwindigkeit, aber nicht die Speicherkapazität: MLPerf Llama 3.1 8B erreichte 56.4 Token pro Sekunde gegenüber 56.5 auf der 128-GB-Einheit, aber die 12-GB-GPU-Aufteilung verhindert, dass es bei jedem Modelllast- und Codierungsagententest berücksichtigt wird.
- Die schnellsten Multi-Core-Ergebnisse in der Gruppe: 7,004 Punkte im Cinebench 2026 Multi-Core-Test, 35 Prozent mehr als das Razer Blade 16, und ein LLVM-Build in 206.6 Sekunden gegenüber 327.0 Sekunden beim Blade.
- Heiß und im Grenzfall stabil: Beide HP-Geräte blieben während aller All-Core-Tests bei 98 °C, ohne dass die Leistung nachließ, und beide absolvierten den All-Core OpenBLAS-Solve-Test, der bei zwei Surface Laptop Ultra-Geräten zum Abschalten der Stromversorgung führte.
- Gen5-Speicher hinter einer Windows on Arm-Decke: Die Sandisk SN8050S der 128-GB-Einheit erreichte beim sequenziellen Lesen 13,833 MB/s und beim IOPS 1.89 Mio. vom Rohgerät, aber beim zufälligen 4K-Lesen über NTFS und BitLocker wurden maximal 437.8K IOPS erreicht.
Aufbau und Design
HP hat das OmniBook Ultra 16 mit einem dreiteiligen, CNC-gefrästen Aluminiumgehäuse in der dunklen Farbe „Eclipse Gray“ (HP) ausgestattet. Es misst 14.01 x 10.1 cm, verjüngt sich von 15.7 mm hinten auf 11.6 mm vorne und wiegt 4.89 kg. Laut HP ist es der bisher dünnste PC mit RTX Spark-Grafikkarte. Die Gehäuseabdeckungen bestehen zu 50 Prozent aus recyceltem Metall, die Tastaturteile zu 85 Prozent aus recyceltem Kunststoff und die Lautsprechergehäuse enthalten Plastikmüll aus dem Meer. Beide Testgeräte verfügen über das gleiche Gehäuse, daher gelten alle Angaben in diesem Abschnitt für beide Konfigurationen.
Das OmniBook ist das RTX Spark-Notebook mit der angenehmsten Haptik, das wir in dieser ersten Testreihe getestet haben. Die strukturierten Metalloberflächen und das schlanke Profil verleihen ihm ein hochwertiges, solides Gefühl, das seine geringe Dicke vergessen lässt. Es gibt keinerlei Verwindung, wie sie bei Gehäusen dieser Größe oft auftritt (es fühlt sich viel eher wie ein echtes ZBook-System an). Die hintere Kante der Unterseite ragt über das Displayscharnier hinaus, was für ein Notebook ungewöhnlich ist und die Wärmeableitung optimiert: Bei geöffnetem oder geschlossenem Deckel entweicht die Wärme direkt nach hinten aus dem Gehäuse und gelangt nicht in das Scharnier oder unter das Display.
Diese Erweiterung bezeichnet HP als Tower-Scharnier- und Gehäusedesign – eine Premiere für HP-Notebooks für Endverbraucher. Bei herkömmlichen Klapphandys drängen sich Display und Scharnier im hinteren Bereich des Gehäuses. HP verlängerte daher das Gehäuse hinter dem Scharnier, um einen direkten Luftaustritt nach hinten zu ermöglichen. Im Leistungsmodus erreicht das OmniBook eine Leistungsaufnahme von bis zu 70 Watt.
HP wirbt mit dem Design für dauerhafte Leistung und niedrigere Oberflächentemperaturen. Die erste Hälfte dieser Aussage bestätigte sich in unseren Tests, bei denen der N1X die vollen 30 Minuten im Dauerbetrieb konstant lief. Dabei erreichte er in jedem CPU-Test die maximale Temperatur von 98 °C und war damit wärmer als der Pro 9n oder der Lenovo Yoga 9n 2-in-1 16. Das Gehäuse leitet die Abluft also zwar ab, senkt aber nicht die CPU-Temperatur selbst. Die Oberflächentemperaturen wurden für diesen Test nicht gemessen.
Darunter bedeckt ein großes Lufteinlassgitter den größten Teil der hinteren Hälfte der Bodenplatte. Bei abgenommener Bodenplatte befinden sich zwei Lüfter an den hinteren Ecken, jeweils links und rechts von einem abgeschirmten Mittelteil. Zwischen ihnen verlaufen Heatpipes. Der 99-Wh-Akku füllt die vordere Hälfte des Gehäuses. Laut HP verfügt jeder Lüfter über 79 Lüfterblätter mit einer Dicke von 0.15 mm. Zwei breite Heatpipes kühlen den Prozessor, eine dritte verläuft über die SSD und besteht aus 1 bis 1.8 mm dicken Heatpipes. Ein Thermistor überwacht die Innentemperatur, während ein Infrarotsensor die Oberfläche überwacht.
Der Arbeitsspeicher ist fest verlötet (LPDDR5X), daher bleibt die gekaufte Konfiguration erhalten. Dies ist bei einem RTX Spark-System wichtiger als bei den meisten Laptops, da die Speicherkapazität auch bestimmt, wie viel die GPU nutzen kann.
Die Tastatur ist HPs gitterlose Tastatur der zweiten Generation in voller Größe mit Hintergrundbeleuchtung. Der Tastenabstand beträgt 3 mm, und die Tastenmulde ist tiefer als bei der ersten Generation. Beidseitig befinden sich die Gitter für die vier Lautsprecher: zwei Haupttreiber und zwei Hochtöner mit separaten Smart-Verstärkern, DTS Spatial Audio und Poly Studio-Tuning. Darunter liegt ein großes 160 x 100 mm großes haptisches Touchpad, das sich an jeder beliebigen Stelle seiner Oberfläche bedienen lässt. Der Klickdruck ist einstellbar, es gibt eine Option für geräuschloses Klicken sowie Gesten zur Steuerung von Lautstärke und Helligkeit. Die 5-Megapixel-Infrarotkamera verfügt über eine physische Abdeckung zum Schutz der Privatsphäre, und eine separate Taste ermöglicht das Stummschalten der Mikrofone.
Das Display ist ein 16 Zoll großes 3K-OLED-Touchscreen (2880 x 1800 Pixel) unter Corning Gorilla Glass 3 mit einer Bildwiederholfrequenz von bis zu 120 Hz, variabler Bildwiederholfrequenz und einer Reaktionszeit von 0.2 ms. HP gibt die Helligkeit mit 500 Nits im SDR- und 1,100 Nits im HDR-Modus an, mit 100 % DCI-P3-Farbraumabdeckung, VESA DisplayHDR True Black 1000-Zertifizierung und einem Delta E-Wert unter 1; das Panel bedeckt 91 % der Deckelfläche.
Die linke Seite verfügt über HDMI 2.1, zwei USB-C-Anschlüsse mit 40 Gbit/s, USB Power Delivery und DisplayPort 2.1 sowie eine Kopfhörerbuchse; die rechte Seite über einen microSD-Kartenleser und zwei USB-A-Anschlüsse mit 10 Gbit/s. Für drahtlose Verbindungen sorgt eine MediaTek MT7925-Karte mit Wi-Fi 7 und Bluetooth 6.0. HP gibt die Laufzeit des 99-Wh-Akkus mit bis zu 17 Stunden an und liefert ein 140-W-USB-C-GaN-Netzteil mit klappbaren Steckern und einem abnehmbaren 2-Meter-Kabel mit. Laut HP ist dieses Netzteil 43 Prozent kleiner und 28 Prozent leichter als das vorherige 140-W-Netzteil und lädt den Akku in 30 Minuten auf etwa 50 Prozent.
Die RTX Spark N1X Plattform
Die RTX Spark-Familie ist die Windows-PC-Familie, die auf dem N1X-Superchip basiert, dem Laptop-Pendant des GB10 im DGX Spark . Wir haben die Plattform bereits ausführlich in unserem Test des Surface Laptop Ultra behandelt , daher konzentriert sich dieser Abschnitt auf die für das Verständnis der OmniBook-Ergebnisse relevanten Aspekte. Beide HP-Geräte sind mit der Top-Ausstattung versehen, die eine 20-Kern-Grace-CPU (10 schnellere Kerne und 10 Effizienzkerne, ohne SMT) mit einer 6,144-Kern-Blackwell-RTX-GPU kombiniert. HP bietet außerdem eine Version mit 18 Kernen und einer 5,120-Kern-GPU an, die der Ausstattung des Lenovo Pro 9n in diesem Vergleich entspricht.
Der LPDDR5X-Speicher des N1X arbeitet mit 9,400 MT/s auf einer 256-Bit-Schnittstelle und wird von CPU und GPU gemeinsam genutzt. Eine Einstellung in der NVIDIA-App legt fest, wie viel dedizierten Speicher Windows der GPU zuweist. Diese Einstellung wird in Windows und nicht im BIOS vorgenommen, sodass die Speicheraufteilung problemlos angepasst werden kann.
Unser 128-GB-Gerät lief mit 64 GB GPU und 64 GB CPU, was 62.5 GB nutzbarer GPU-Speicher ergab und die Kriterien für beide unserer lokalen KI-Modellstufen erfüllt. Das 32-GB-Gerät konfigurierten wir mit 12 GB GPU und 20 GB CPU – der gleichen Aufteilung wie beim Lenovo Pro 9n –, sodass die beiden 32-GB-Systeme direkt vergleichbar sind; mit 12 GB erfüllt keines der beiden die Kriterien für einen Modellstufentest.
Die feste Aufteilung ist eine Windows-Beschränkung, keine NVIDIA-Beschränkung. Windows unterstützt noch keinen einheitlichen Speicher für CPU und GPU, wie es der Linux-Stack auf DGX Spark tut. Daher muss die Speicherzuweisung im Voraus festgelegt werden. Uns ist bekannt, dass NVIDIA und Microsoft an der Unterstützung dieser Funktion arbeiten.
Das OmniBook läuft mit Windows 11 26H1 auf Arm64, daher werden x64-Anwendungen über Prism emuliert. Unsere Testreihe verwendet native Arm64-Versionen aller Open-Source-Workloads, um die CPU-Leistung direkt zu vergleichen. Falls eine Arm64-Portierung noch nicht ausgereift ist oder nur eine x64-Version verfügbar ist, geben wir dies an, da einige der nachfolgenden Testreihen darauf basieren.
Technische Daten des HP OmniBook Ultra 16
| Normen | HP OmniBook Ultra 16 (16-bk0xxx) |
|---|---|
| Plattformübersicht | |
| Prozessor | NVIDIA RTX Spark N1X, 20-Kern-CPU mit 6,144-Kern-Blackwell-RTX-GPU (beide Einheiten wie getestet) NVIDIA RTX Spark N1X, 18-Kern-CPU mit 5,120-Kern-Blackwell-RTX-GPU |
| Memory | 32 GB, 64 GB oder 128 GB LPDDR5X-9400 (integriert) 128 GB, 64 GB GPU / 64 GB Systemaufteilung (Gerät 1, wie getestet) 32 GB, 12 GB GPU / 20 GB Systemaufteilung (Gerät 2, wie getestet) |
| Lagerung | 1 TB PCIe Gen5 NVMe M.2 SSD oder 2 TB PCIe Gen5 NVMe Performance M.2 SSD 2 TB Sandisk PC SN8050S (Gerät 1, wie getestet) 1 TB KIOXIA KBG80ZNV (Gerät 2, wie getestet) |
| Betriebssystem | Windows 11 Home oder Windows 11 Pro (Arm64) Windows 11 Pro (Gerät 1), Windows 11 Home (Gerät 2) in der getesteten Version |
| Anzeige und Ein-/Ausgabe | |
| Präsentation | 16-Zoll-3K-OLED-Touchscreen (2880 x 1800), bis zu 120 Hz, VRR, 0.2 ms 500 Nits SDR, 1,100 Nits HDR, 100 % DCI-P3, Delta E <1 VESA DisplayHDR True Black 1000, Corning Gorilla Glass 3 |
| Häfen | 2x USB-C 40 Gbit/s (USB Power Delivery, DisplayPort 2.1) 2x USB-A 10 Gbit/s 1x HDMI 2.1 1x microSD-Kartenleser 1x Kopfhörer-/Mikrofon-Kombianschluss |
| Wireless | MediaTek Wi-Fi 7 MT7925 (2×2), Bluetooth 6.0 |
| Kamera | 5-Megapixel-Infrarotkamera mit Sichtschutzblende |
| Audio | Vier Lautsprecher (2x Hauptlautsprecher, 2x Hochtöner) mit diskreten intelligenten Verstärkern; DTS Spatial Audio, Poly Studio-Tuning |
| Eingang | Tastatur der zweiten Generation ohne Gitterstruktur und mit Hintergrundbeleuchtung 160 x 100 mm großes haptisches Touchpad mit Gestensteuerung |
| Kraft und Körperlichkeit | |
| Akku | 6-Zellen-Lithium-Ionen-Polymer-Akku, 99 Wh; bis zu 17 Stunden Laufzeit (Angabe von HP) |
| Aufladen | 140-W-USB-C-GaN-Netzteil; ca. 50 % in 30 Minuten (Angabe von HP) |
| Thermisches Design | Turmscharnier und Gehäuse; zwei Lüfter, drei Heatpipes, Thermistor und IR-Sensor; bis zu 70 W TDP (HP-Nennleistung) |
| Abmessungen | 14.01 x 10.1 x 0.62 Zoll (15.7 mm hinten, 11.6 mm vorne) |
| Gewicht | 4.89 g |
| Farbe, | Eclipse grau |
| Sicherheit und Preise | |
| Sicherheit | Mikrofon-Stummschalttaste, Kamera-Abdeckung, TPM; BitLocker XTS-AES-128 auf beiden Geräten |
| Preis | 3,199.99 $ (32 GB, 1 TB, Best Buy und HP.com, wie getestet); 4,999.99 $ (64 GB, 2 TB, HP.com) 6,229.99 $ (128 GB, 2 TB, HP.com-Konfigurator, wie getestet; HP-Preise Stand: 14. Oktober 2026) |
Testaufbau und Methodik
Unsere beiden OmniBook Ultra 16-Geräte sind mit der RTX Spark N1X und ihrer 6,144-Kern-Blackwell-GPU ausgestattet: eines mit 128 GB LPDDR5X-9400 (64/64-Bit) und einer 2 TB großen Sandisk SN8050S Gen5 SSD unter Windows 11 Pro 26H1, das andere mit 32 GB (12/20-Bit) und einer 1 TB großen KIOXIA Gen5 SSD unter Windows 11 Home 26H1, beide auf Arm64. Die Benchmarks wurden im HP-Leistungsmodus mit auf maximale Leistung eingestellten Windows-Einstellungen und angeschlossenem Netzteil durchgeführt.
Auf jedem System wurde sr-client 1.2, unsere skriptbasierte Benchmark-Suite für Windows-Clients, ausgeführt. Die Suite verwendet überall dieselben Laboreinstellungen: Windows-Energiemodus auf „Maximale Leistung“, Bildschirmhelligkeit auf 50 Prozent, alle Energiespar- und Display-Abschalt-Timer deaktiviert sowie Windows-Firewall und Benutzerkontensteuerung (UAC) deaktiviert. Jedes Ergebnis ist der Median mehrerer Durchläufe. Tests, deren Streuung 2 Prozent überschreitet, werden erneut ausgeführt, bevor sie akzeptiert werden.
| System | CPU | Memory | GPU für GPU- und KI-Tests verwendet | SSD | Betriebssystem- und Leistungsmodus |
|---|---|---|---|---|---|
| HP OmniBook Ultra 16 (128 GB) | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 128 GB LPDDR5X-9400 (64 GB GPU / 64 GB Systemspeicher) | Blackwell RTX mit 6,144 Kernen (integriert, 62.5 GB nutzbar) | Sandisk PC SN8050S 2 TB, Gen5 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), HP Performance |
| HP OmniBook Ultra 16 (32 GB) | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 32 GB LPDDR5X-9400 (12 GB GPU / 20 GB Systemspeicher) | Blackwell RTX mit 6,144 Kernen (integriert, 12 GB nutzbar) | KIOXIA KBG80ZNV 1 TB, Gen5 x4 | Windows 11 Home 26H1 (Arm64), HP Performance |
| Microsoft Surface Laptop Ultra | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 128 GB LPDDR5X-9400 (64 GB GPU / 64 GB Systemspeicher) | Blackwell RTX mit 6,144 Kernen (integriert, 62.5 GB nutzbar) | SK hynix HFS001TFM9X 1 TB, Gen5 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), Beste Leistung |
| Lenovo Pro 9n 15 | NVIDIA RTX Spark N1X, 18C / 18T | 32 GB LPDDR5X-9400 (12 GB GPU / 20 GB Systemspeicher) | Blackwell RTX mit 5,120 Kernen (integriert, 12 GB nutzbar) | Samsung MZAL81T0HFLB 1 TB, Gen4 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), Lenovo Leistungsmodus |
| Razer Blade-16 | AMD Ryzen AI 9 HX 370, 12 Kerne / 24 Threads | 32 GB LPDDR5X-8000 | NVIDIA GeForce RTX 5090 Laptop-Grafikkarte, 24 GB | Samsung MZVL22T0 2 TB, Gen4 x4 | Windows 11 Home 25H2 (x64), Razer Synapse Performance |
Anhand der folgenden Daten lassen sich neben den abgeschlossenen Tests zwei weitere wichtige Kennzeichnungen erkennen. „DNF“ bedeutet, dass ein Test gestartet, aber nicht beendet oder nach einem Fehler übersprungen wurde. Dies trifft hier nur auf den OpenBLAS-Test des Surface zu, der abgebrochen wurde, nachdem der Test die Stromzufuhr des Laptops unterbrochen hatte. „Nicht ausgeführt“ bedeutet, dass die Testsuite den Start eines Tests abgelehnt hat, da die Hardware die Voraussetzungen nicht erfüllt. Meistens liegt dies daran, dass ein Modell den verfügbaren GPU-Speicher überschreitet: Das OmniBook mit 32 GB und das Pro 9n mit 12 GB nutzbarem GPU-Speicher liegen unterhalb unserer kleinsten Modellkategorie, und das Blade 16 mit 24 GB bleibt unterhalb der Kategorie M.
„N/A“ bedeutet, dass ein Test für diese Hardware nicht anwendbar ist, beispielsweise SMT-Single-Core auf einem Chip ohne SMT oder eine Emulationszeile auf einem x64-System, das seine native Version ausführt. Wenn ein RTX-Spark-System x64-Software über Prism ausführte, wird dies in der Zeile vermerkt.
Lokale KI-Leistung
Lokale KI auf diesen Notebooks hängt davon ab, wie schnell die GPU ein Modell ausführt und ob das Modell überhaupt auf die Plattform passt. Das 128-GB-OmniBook und das Surface beantworten die Kapazitätsfrage, da sie dank 62.5 GB nutzbarem GPU-Speicher unsere Tier-M-Modelle ausführen können, während das 32-GB-OmniBook und das Pro 9n deren Geschwindigkeit bei kleineren Modellen erreichen und hier ihre Grenzen erreichen.
MLPerf Client v2.0
Der MLPerf-Client führt Llama 3.1 8B und Phi-4-mini in fünf Eingabeaufforderungskategorien aus und meldet die Zeit bis zum ersten Token sowie die Token-Rate danach als geometrisches Mittel über alle Kategorien. Alle in diesem Test untersuchten Systeme verwenden llama.cpp mit CUDA, sodass die Engine identisch ist und die Zeilen die Hardware vergleichen. In den Agentenszenarien wird Llama 3.1 8B als Softwareentwicklungs- und Datenanalyse-Agent ausgeführt, die über mehrere Runden hinweg Tools aufrufen.
| MLPerf Client v2.0 | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B, Zeit bis zum ersten Token, geometrisches Mittel (s, niedriger ist besser) | 0.274 | 0.275 | 0.284 | 0.303 | 0.149 |
| Llama 3.1 8B, Token-Rate, geometrischer Mittelwert (Token/s) | 56.5 | 56.4 | 56.4 | 55.1 | 128.8 |
| Phi-4-mini, Zeit bis zum ersten Token, geometrisches Mittel (s, niedriger ist besser) | 0.130 | 0.123 | 0.127 | 0.135 | 0.074 |
| Phi-4-mini, Tokenrate, geometrisches Mittel (Token/s) | 96.8 | 96.8 | 97.5 | 95.2 | 222.7 |
| Data Analyst Agent, End-to-End (s, je niedriger, desto besser) | 53.0 | 52.4 | 52.6 | 56.2 | 27.8 |
| Datenanalyst-Agent, Token-Rate (Token/s) | 48.5 | 49.0 | 48.9 | 46.9 | 108.3 |
| SWE-Agent, End-to-End (s, je niedriger, desto besser) | 45.3 | 46.2 | 46.0 | 48.0 | 24.6 |
| SWE-Agent, Token-Rate (Token/s) | 46.6 | 46.6 | 46.4 | 44.5 | 102.5 |
Die beiden OmniBooks erreichten mit Llama 3.1 8B 56.5 bzw. 56.4 Token pro Sekunde und mit Phi-4-mini jeweils 96.8 Token pro Sekunde. Diese Werte waren praktisch identisch und entsprachen sowohl denen des Geräts als auch denen des Surface. Dies bestätigt, dass die Speicherkapazität die Geschwindigkeit der N1X-GPU in einem passenden Modell nicht beeinflusst. Die GPU des Pro 9n mit 5,120 Kernen lag bei beiden Modellen innerhalb von 3 Prozent, da die Token-Generierung bei dieser Größe eher durch die Speicherbandbreite als durch die GPU-Kerne begrenzt wird. Das Blade 16 führte mit 128.8 bzw. 222.7 Token pro Sekunde.
Die agentenbasierten Szenarien folgen dem gleichen Muster: Jedes RTX Spark-System schloss das Datenanalysten-Szenario in 52.4 bis 56.2 Sekunden und das Softwareentwicklungs-Szenario in 45.3 bis 48.0 Sekunden ab, während das Blade 16 in beiden Fällen etwa die Hälfte der Zeit benötigte.
Modell wird geladen
Dieser Test misst die Zeit, die ein lokales Modell in Ollama von der SSD bis zum ersten generierten Token benötigt, sowohl im Kaltbetrieb (Dateicache geleert) als auch im Warmbetrieb (Datei bereits im Speicher). Außerdem wird die Lesegeschwindigkeit der SSD während des Kaltbetriebs gemessen. Tier S verwendet gpt-oss:20b (12.8 GB) auf Systemen mit mindestens 16 GB nutzbarem GPU-Speicher; Tier M verwendet zusätzlich Qwen3.6-35B-A3B (21.1 GB) auf Systemen mit ca. 40 GB oder mehr.
| Modell laden (Speicherabbildung aktiviert) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss:20b, Kaltstart des ersten Tokens (s, niedrigere Werte sind besser) | 6.23 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 6.57 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 8.71 |
| gpt-oss:20b, Warmladen des ersten Tokens (s, niedrigere Werte sind besser) | 3.59 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 3.57 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 6.93 |
| gpt-oss:20b, Lesedurchsatz während der Kaltstartphase (MB/s) | 3,044 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 3,080 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 3,874 |
| Qwen3.6-35B-A3B, Kaltladung des ersten Tokens (s, niedriger ist besser) | 9.04 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 8.77 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | Läuft nicht (24 GB VRAM, unterhalb der Stufe M) |
| Qwen3.6-35B-A3B, Warmlast auf erstes Token (s, niedriger ist besser) | 4.23 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 4.47 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | Läuft nicht (24 GB VRAM, unterhalb der Stufe M) |
Das OmniBook mit 128 GB erreichte den ersten Token des gpt-oss:20b-Tests in nur 6.23 Sekunden (kalt) – der schnellste Wert im Vergleich zu 6.57 Sekunden beim Surface und 8.71 Sekunden beim Blade 16. Im warmen Zustand benötigte es 3.59 Sekunden. Das Blade las die Datei zwar mit 3,874 MB/s am schnellsten, erreichte den ersten Token aber als letztes, da die Gewichte noch über PCIe in den VRAM geladen werden müssen, während sie beim Unified Memory direkt nach dem Lesen verfügbar sind. Die Festplatte des HP ist hier nicht der limitierende Faktor: Ihre 3,044 MB/s unter Last sind nur ein Bruchteil der 12,866 MB/s, die der DiskSpd-Test mit derselben Datei bei 1-MB-Blöcken erreicht.
In der Kategorie M lieferten sich OmniBook und Surface ein Kopf-an-Kopf-Rennen mit Zeiten von 9.04 bzw. 8.77 Sekunden im kalten Zustand und 4.23 bzw. 4.47 Sekunden im warmen Zustand. Das OmniBook mit 32 GB RAM und das Pro 9n qualifizieren sich mit ihren 12 GB nutzbarem GPU-Speicher für keine der beiden Kategorien, und das Blade 16 mit 24 GB VRAM fällt ebenfalls aus Kategorie M heraus.
Kodieragent
Codex CLI steuert ein lokales, von Ollama bereitgestelltes Modell über eine feste Codierungsaufgabe in einem fixierten Repository. Ein Durchlauf gilt als erfolgreich, wenn alle 11 Tests des Repositorys bestanden sind. Wir berichten über die mittlere Laufzeit von drei Durchläufen, die Anzahl der erfolgreichen Durchläufe und die Generierungsrate. Der Test „Agent neben Benutzer“ führt Agent und Speedometer gemeinsam aus und ermittelt die jeweilige Verlangsamung im Vergleich zum Einzelbetrieb.
| Codex CLI-Codierungsagent | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tier S, gpt-oss:20b 64K: Laufzeit (s, niedriger ist besser) | 115.3 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 191.8 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 64.4 |
| Stufe S: Erfolge (von 3) | 3 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 3 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 2 |
| Tier S: Erzeugungsrate (tok/s) | 58.0 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 58.0 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 137.9 |
| Tier M, gpt-oss:20b 128K: Laufzeit (s, niedriger ist besser) | 152.1 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 87.5 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | Läuft nicht (24 GB VRAM, unterhalb der Stufe M) |
| Tier M, gpt-oss:20b 128K: Erfolge (von 3) | 3 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 2 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | Läuft nicht (24 GB VRAM, unterhalb der Stufe M) |
| Tier M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: Wandzeit (s, niedriger ist besser) | 72.0 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 88.6 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | Läuft nicht (24 GB VRAM, unterhalb der Stufe M) |
| Tier M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: Erfolge (von 3) | 3 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 3 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | Läuft nicht (24 GB VRAM, unterhalb der Stufe M) |
| Tier M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: Erzeugungsrate (tok/s) | 89.5 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 89.2 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | Läuft nicht (24 GB VRAM, unterhalb der Stufe M) |
| Geschwindigkeitsmesser neben dem Agenten (Punktzahl) | 21.2 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 18.1 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 36.3 |
| Geschwindigkeitsanzeiger verlangsamt sich neben dem Agenten (x, je niedriger, desto besser) | 1.73 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 1.92 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 1.06 |
| Agentenverlangsamung neben dem Tachometer (x, je niedriger, desto besser) | 1.04 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 1.10 | Läuft nicht (12 GB GPU-Speicher) | 1.05 |
Das OmniBook mit 128 GB Speicher hat alle neun Codierungsläufe erfolgreich absolviert. Den Qwen3.6-35B-A3B-Task schloss es in 72.0 Sekunden mit 89.5 Token pro Sekunde ab und war damit schneller als das Surface mit 88.6 Sekunden bei gleicher Rate. Den Tier-S-Task erledigte es in 115.3 Sekunden gegenüber 191.8 Sekunden beim Surface. Der Tier-M-Test gpt-oss:20b dauerte mit 152.1 Sekunden länger als der des Surface mit 87.5 Sekunden, da das Modell mehr Tool-Aufrufe durchführte und mehr Token auf dem HP generierte. Die Generierungsraten von 57.7 bzw. 59.2 Token pro Sekunde ermöglichen einen direkteren Hardware-Vergleich.
Das Blade 16 schloss die Tier-S-Aufgabe in 64.4 Sekunden mit 137.9 Token pro Sekunde ab und bestand zwei von drei Durchläufen. Der Parallelitätstest zeigt die Vorteile einer dedizierten GPU: Die Browser-Performance des Blade sank um 5 Prozent, während der Agent lief, da das Modell auf der RTX 5090 basiert. Auf dem OmniBook, wo sich der Agent die integrierte GPU und den Speicherbus mit allen anderen Komponenten teilt, fiel der Speedometer-Wert von 36.7 auf 21.2 – eine Verlangsamung um den Faktor 1.73, die jedoch immer noch geringer ist als die 1.92-fache Verlangsamung des Surface.
Retrieval-Augmented Generation
Unser RAG-Test bettet 20,963 SQuAD v1.1-Passagen mit nomic-embed-text ein, ermittelt die fünf besten Passagen für jede der 2,000 Fragen und beantwortet 400 davon mit Phi-4-mini. Dabei werden die Übereinstimmung und der F1-Wert im Vergleich zu den Referenzantworten bewertet. Die Modelle sind so klein, dass sie auf jedem System ausgeführt werden können; daher handelt es sich hier um einen Geschwindigkeitsvergleich.
| RAG | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Wandaufnahmezeit, 20,963 Passagen (s, niedriger ist besser) | 187.0 | 195.2 | 189.8 | 191.8 | 131.0 |
| Abfragezeit, p50 (ms, je niedriger, desto besser) | 23.3 | 22.5 | 23.4 | 24.2 | 20.9 |
| Antwort, Phi-4-Mini-Zeit bis zum ersten Token, p50 (s, niedriger ist besser) | 0.155 | 0.156 | 0.161 | 0.171 | 0.109 |
| Antwort, prompte Verarbeitung (tok/s) | 7,142 | 7,139 | 6,955 | 6,268 | 11,560 |
| Antwort, Erzeugungsrate (tok/s) | 104.4 | 102.0 | 102.7 | 96.6 | 209.2 |
| Frage zu beantworten, S. 50 (s, niedriger ist besser) | 0.227 | 0.231 | 0.235 | 0.252 | 0.159 |
| Antwort F1 (%) | 73.97 | 73.97 | 73.97 | 74.27 | 74.47 |
Die vier RTX Spark-Systeme schlossen die Datenerfassung innerhalb von acht Sekunden ab, wobei das OmniBook mit 128 GB RAM mit 187.0 Sekunden am schnellsten war. Sie beantworteten eine typische Frage in 0.227 bis 0.252 Sekunden. Das Blade 16 erfasste den Datenkorpus in 131.0 Sekunden und generierte Antworten mit 209.2 Tokens pro Sekunde, doppelt so viele wie das OmniBook mit 104.4. Die Genauigkeit war bei den drei 20-Kern-Systemen identisch und lag beim Pro 9n und Blade innerhalb eines halben Prozentpunkts von F1, wie es bei gleichen Modellen und einer Temperatur von 0 °C zu erwarten ist.
CPU-Leistung
Die drei 20-Kern-RTX-Spark-Notebooks arbeiten bei CPU-Belastungen wie eine einzige Plattform. Die beiden OmniBooks und das Surface schneiden in den meisten Multithread-Tests innerhalb von 1 bis 2 Prozentpunkten voneinander ab, während das 18-Kern-Modell Pro 9n etwa 7 bis 11 Prozentpunkte dahinter liegt. Im Vergleich zum Razer Blade 16 mit Ryzen AI 9 HX 370 ist das N1X bei Rendering, Komprimierung und Kompilierung um etwa 18 bis 50 Prozent schneller, verliert aber bei GROMACS, OpenBLAS, Single-Thread-Python und PrimeSieve – den Tests, bei denen die Geschwindigkeit pro Kern bzw. die x64-Software-Reife von Zen 5 das Ergebnis bestimmt.
Cinebench 2026 und Dauerbelastung
Cinebench 2026 rendert eine Szene mit Maxons Redshift-Engine auf der CPU und misst die Leistung auf einem Kern, im SMT-Einzelkernbetrieb (zwei Threads auf einem physischen Kern) und im Mehrkernbetrieb. Anschließend führen wir einen Dauerlauf durch, der den Mehrkerntest etwa 30 Minuten lang wiederholt und den stabilen Zustand mit dem ersten Durchlauf vergleicht. Dies zeigt, wie viel Leistung ein Notebook nach Erreichen der maximalen Wärmeentwicklung zurückgibt.
| Cinebench 2026 (Punkte, je höher, desto besser) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Einzelprozessor | 558.6 | 564.7 | 558.5 | 518.2 | 480.0 |
| SMT-Einzelkern | N / A | N / A | N / A | N / A | 661.3 |
| Mehrkern | 7,004 | 6,934 | 6,963 | 6,394 | 5,179 |
| Anhaltende Schleife, erster Durchlauf | 6,954 | 6,943 | 6,938 | 6,346 | 5,162 |
| Anhaltende Schleife, stationärer Zustand | 6,942 | 6,929 | 7,016 | 6,416 | 5,206 |
| Stationärer Zustand / erster Durchgang | 0.998 | 0.998 | 1.011 | 1.011 | 1.009 |
Das OmniBook mit 128 GB Speicher erzielte im Multi-Core-Test 7,004 Punkte – das beste Ergebnis und 35 Prozent mehr als das Blade 16. Das 32-GB-Modell erreichte 6,934 Punkte, das Surface 6,963. Im Single-Core-Test lag das 32-GB-OmniBook mit 564.7 Punkten vorn. Beide HP-Geräte hielten ihre Werte im Dauertest konstant und beendeten den ersten Durchlauf mit 99.8 Prozent bei einer CPU-Temperatur von 98 °C und einer Taktfrequenz von ca. 3.23 GHz. Surface und Pro 9n legten im gleichen Zeitraum um etwa 1 Prozent zu.
7-Zip
Der integrierte Benchmark von 7-Zip misst den Durchsatz der LZMA-Komprimierung und -Dekomprimierung in Gigainstruktionen pro Sekunde, einmal pro Thread und einmal auf einem einzelnen Kern. LZMA basiert auf Integer-Durchsatz, Sprungvorhersage sowie Cache- und Speicherlatenz und belohnt daher tendenziell eine hohe Kernanzahl und einen schnellen Speicherpfad stärker als die Vektorbreite.
Die OmniBooks mit 32 GB und 128 GB Speicher führten den All-Thread-Test mit 152.9 bzw. 151.2 GIPS an und lagen damit 20 Prozent vor dem Blade 16. Die Komprimierungsraten waren rund 37 Prozent besser als die des Blade. Im Single-Thread-Test führte das Blade mit 9.24 GIPS, gefolgt von den HP-Geräten mit 9.09 bzw. 9.10 GIPS. Da die OmniBooks den Zustand des langsamen Kerns, der das Surface auf 7.16 GIPS im Single-Thread-Test beschränkte, nicht aufwiesen, spiegeln die hier dargestellten Single-Thread-Ergebnisse die Leistung des N1X-Prozessors selbst wider.
| 7-Zip, ein Thread (GIPS, höherwertige Versionen sind besser) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gesamt | 9.09 | 9.10 | 7.16 | 8.93 | 9.24 |
| Komprimieren | 7.31 | 7.33 | 4.62 | 7.26 | 7.28 |
| Dekomprimieren | 10.87 | 10.87 | 9.70 | 10.59 | 11.20 |
Blender, HandBrake und LLVM
Blender 4.5 rendert die Szenen „Monster“, „Schrottplatz“ und „Klassenzimmer“ mit Cycles auf der CPU. HandBrake kodiert 60 Sekunden eines 4K60-Clips softwareseitig mit x265 (HEVC, mittlere Voreinstellung, Qualität 22) und SVT-AV1 (Voreinstellung 8, Qualität 30). Der LLVM-Test kompiliert den vollständigen LLVM-21.1.4-Baum mit Clang und Ninja – die längste All-Core-Last der Testreihe.
Die drei Notebooks mit 20 Kernen lagen in allen drei Blender-Szenen innerhalb von 2 Prozentpunkten beieinander. Das 32-GB-OmniBook lag in der Monster-Szene mit 211.7 Samples pro Minute vorn, das Surface in der Classroom-Szene mit 93.2. Das 128-GB-OmniBook war in der Monster-Szene 49 Prozent und in der Classroom-Szene 18 Prozent schneller als das Blade 16. Der LLVM-Build dauerte auf dem 128-GB-OmniBook 206.6 Sekunden, genauso lange wie auf dem Surface und 37 Prozent kürzer als die 327.0 Sekunden des Blade 16.
HandBrake zeigte deutliche Unterschiede in der Softwareleistung: Das 32-GB-OmniBook führte mit 42.3 fps im x265-Benchmark und lag damit 27 Prozent vor dem Blade 16, während alle N1X-Systeme im SVT-AV1-Benchmark nur etwa 15 fps erreichten, verglichen mit den 77.3 fps des Blade. Die Kerne, die im x265-Benchmark führend sind, können in Silizium nicht fünfmal langsamer sein; die Lücke liegt also im Arm64-Codepfad des SVT-AV1-Benchmarks.
Stockfish, Primesieve, Python und der Browser
Stockfishs integrierter Benchmark misst die Schach-Suchgeschwindigkeit in Millionen Knoten pro Sekunde. Primesieve zählt die Primzahlen unter 10^12 auf allen Threads und unter 10^11 auf einem Thread. PyPerformance führt drei CPython-Benchmarks (Go, nbody und regex_compile) auf einem schnellen Kern aus, und Speedometer 3.1 misst die Reaktionsfähigkeit von Webanwendungen in Microsoft Edge. Die letzten beiden Zeilen zeigen die x64-Version von 7-Zip unter Prism-Emulation und verdeutlichen die Ressourcenkosten einer reinen x64-Anwendung auf diesen Systemen.
| Test | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Stockfischbank, alle Gewinde (MNPs, je höher, desto besser) | 16.28 | 15.12 | 15.51 | 15.20 | 17.96 |
| Stockfischbank, ein Thread (MNPs, je höher, desto besser) | 1.73 | 1.73 | 1.33 | 1.70 | 2.04 |
| primesieve 1e12, alle Threads (s, niedriger ist besser) | 9.57 | 9.54 | 9.82 | 10.56 | 10.60 |
| Primesieve 1e11, ein Thread (s, niedriger ist besser) | 12.03 | 12.02 | 12.03 | 12.34 | 6.67 |
| PyPerformance go (ms, niedriger ist besser) | 111.2 | 111.2 | 123.9 | 114.1 | 75.2 |
| PyPerformance nbody (ms, niedrigere Werte sind besser) | 80.4 | 80.6 | 89.8 | 82.5 | 60.8 |
| PyPerformance regex_compile (ms, niedrigere Werte sind besser) | 84.6 | 84.5 | 94.1 | 86.7 | 69.7 |
| Speedometer 3.1, Edge (Punktzahl, je höher, desto besser) | 36.7 | 35.4 | 34.7 | 33.9 | 38.4 |
| x64 7-Zip unter Emulation, alle Threads (GIPS) | 127.0 | 127.8 | 127.2 | 117.6 | Nicht verfügbar (native x64-Version) |
| x64 7-Zip unter Emulation, ein Thread (GIPS) | 8.26 | 8.36 | 8.27 | 7.94 | Nicht verfügbar (native x64-Version) |
Das Blade 16 erzielte mit 17.96 Mnps auf allen Threads die beste Stockfish-Leistung und lag damit 10 Prozent vor dem 128-GB-OmniBook. Auch in allen Single-Thread-Tests war es führend: PrimeSieve erreichte auf einem Thread 6.67 Sekunden gegenüber etwa 12 Sekunden bei den N1X-Systemen, und PyPerformance Go benötigte 75.2 ms gegenüber 111.2 ms bei den HP-Geräten. Die OmniBooks waren mit 9.54 bzw. 9.57 Sekunden bei PrimeSieve auf allen Threads am schnellsten, und der Speedometer-Wert des 128-GB-Modells von 36.7 lag nur 5 Prozent unter dem Wert des Blade von 38.4.
Die Emulation ist auf dieser Plattform kostengünstiger als früher. Die x64-Version von 7-Zip erreichte auf dem 128-GB-OmniBook 127.0 GIPS auf allen Threads, was 84 Prozent des nativen Arm64-Ergebnisses entspricht und damit immer noch leicht über dem Ergebnis des Blade 16 mit seiner eigenen nativen x64-Version liegt. Die x64-Version von Cinebench 2026 stürzte unter Emulation auf allen von uns getesteten N1X-Systemen ab, daher wurden diese Zeilen nicht berücksichtigt.
GROMACS, OpenBLAS und Speicher
GROMACS führt die Molekulardynamiksimulation mit benchMEM auf 16 Kernen in vier Rank-and-Thread-Layouts aus und gibt die simulierte Laufzeit in Nanosekunden pro Tag für das beste Layout an. Unser OpenBLAS-Test führt eine HPL-ähnliche LU-Operator-Lösung mit doppelter Genauigkeit bei drei Problemgrößen sowie eine DGEMM-Matrixmultiplikation durch, sowohl auf allen Kernen als auch separat auf der leistungsstärksten Kernklasse. Dies ist die höchste kontinuierliche Gleitkomma-Last in der Testreihe. STREAM misst die kontinuierliche Speicherbandbreite, wobei die Latenzwerte einen einzelnen Speicherzugriff zwischen den Kernen erfassen.
| Test (je höher, desto besser) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| GROMACS benchMEM, bestes Layout (ns/Tag) | 17.47 | 17.43 | 17.29 | 16.88 | 26.41 |
| OpenBLAS LU N=10000, alle Kerne (GFLOPS) | 324.0 | 326.9 | DNF | 303.4 | 400.9 |
| OpenBLAS LU N=20000, alle Kerne (GFLOPS) | 329.6 | 322.4 | DNF | 318.1 | 454.4 |
| OpenBLAS LU N=40000, alle Kerne (GFLOPS) | 348.8 | Nicht ausführen (benötigt 11.9 GB) | DNF | Nicht ausführen (benötigt 11.9 GB) | 498.5 |
| OpenBLAS LU N=20000, Top-Kernklasse (GFLOPS) | 380.5 | 432.2 | DNF | 403.8 | 240.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, alle Kerne (GFLOPS) | 398.5 | 368.9 | DNF | 357.6 | 455.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, Top-Core-Klasse (GFLOPS) | 488.7 | 488.7 | DNF | 448.3 | 252.4 |
Das Blade 16 führte bei GROMACS mit 26.41 ns/Tag gegenüber etwa 17.4 ns/Tag bei den OmniBooks und lag bei den OpenBLAS-Berechnungen mit allen Kernen mit etwa 14 bis 43 Prozent vorn – dasselbe Muster wie beim Surface. Das wichtigere Ergebnis ist jedoch, dass beide OmniBooks OpenBLAS überhaupt erfolgreich durchführten. Das 128-GB-Gerät bewältigte alle Berechnungsgrößen, einschließlich N=40000 mit 348.8 GFLOPS, und das 32-GB-Gerät bewältigte alle Berechnungen außer N=40000, da diese 11.9 GB Speicher benötigt und auf Systemen übersprungen wird, auf denen dies mehr als die Hälfte des Windows-Speichers ausmacht. Das Surface verlor bei der Berechnung von N=20000 dreimal die Stromversorgung; beide HP-Geräte beendeten sie bei 98 °C.
Die leistungsstärkste Kernklasse des N1X erzielt in OpenBLAS allein bessere Ergebnisse als mit allen 20 Kernen: Die 10 schnellen Kerne des 32-GB-OmniBook lösten N=20000 mit 432.2 GFLOPS, verglichen mit 322.4 GFLOPS mit allen 20 Kernen. Das 128-GB-Modell erreichte mit 10 Kernen im DGEMM-Test 488.7 GFLOPS. Dies deutet darauf hin, dass die Effizienzkerne die gemeinsame Arbeit in diesem Test eher verlangsamen als beschleunigen.
| Test | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| STREAM-Kopie (MB/s, je höher, desto besser) | 130,790 | 128,814 | 130,516 | 127,682 | 43,731 |
| STREAM-Triade (MB/s, höher ist besser) | 122,260 | 121,662 | 122,114 | 120,272 | 48,298 |
| Speicherlatenz, 1 GiB Puffer, 4 KiB Seiten (ns, niedriger ist besser) | 143.1 | 143.5 | 251.1 | 143.4 | 129.6 |
| Latenz zwischen den Kernen, Mittelwert aller Paare (ns, niedriger ist besser) | 156.8 | 160.9 | 171.6 | 160.6 | 57.0 |
Die Speicherbandbreite ist der deutlichste Hardwarevorteil der RTX Spark-Plattform. Jedes N1X-System erreichte im STREAM Triad-Test 120 bis 122 GB/s, das 2.5-Fache der 48,298 MB/s des Blade 16. Die Speicherlatenz der OmniBooks von etwa 143 ns ist für die Plattform ebenfalls normal und liegt deutlich unter den 251.1 ns des Surface, aber immer noch unter den 129.6 ns des Blade. Die Latenz zwischen den Kernen von 156.8 bis 160.9 ns ist etwa dreimal so hoch wie die des Blade mit 57.0 ns, was erklärt, warum das N1X bei Single-Thread-Anwendungen hinter x64 zurückbleibt.
Gaming und GPU-Codierung
SuperTuxKart 1.5 führt seinen integrierten Benchmark in 1080p-Vollbildauflösung mit den höchsten Voreinstellungen und deaktiviertem VSync aus, einmal mit der nativen Arm64-Version des Spiels und einmal mit der emulierten x64-Version. Wir geben die durchschnittliche und die stabile Bildrate an. FFmpeg kodiert denselben 4K60-Clip mit NVENC HEVC mit 8 Mbit/s auf NVIDIA-Systemen und mit dem Media Foundation HEVC-Encoder, sofern verfügbar.
| Test (je höher, desto besser) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativ, durchschnittlich (fps) | 225.9 | 236.1 | 235.9 | 218.4 | 200.0 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativ, stabil (fps) | 143 | 147 | 146 | 140 | 115 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 unter Emulation, durchschnittliche Bildrate (fps) | 266.5 | 265.4 | 264.6 | 248.6 | Nicht verfügbar (native x64-Version) |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 unter Emulation, stabil (fps) | 141 | 143 | 129 | 94 | Nicht verfügbar (native x64-Version) |
| FFmpeg NVENC HEVC, 4K60 bei 8 Mbit/s (fps) | 138 | 137 | 135 | 139 | 132 |
| FFmpeg Media Foundation HEVC (fps) | 66 | 55 | 55 | 55 | N / A |
Das 32-GB-OmniBook und das Surface erreichten mit rund 236 fps die höchste native Bildrate; das 128-GB-OmniBook lief mit 225.9 fps und das Blade 16 mit 200.0 fps. Bei dieser Auflösung bestimmt die CPU die Bildrate, und die RTX 5090 hat noch Leistungsreserven, die sie nicht nutzen kann. Daher sagt das Ergebnis mehr über die Kerne der jeweiligen Systeme aus als über deren GPU. Die x64-Version erreichte unter Emulation auf beiden HP-Geräten durchschnittlich 266 fps und lag damit über der nativen Arm64-Version. Dies deutet darauf hin, dass die Windows-on-Arm-Portierung des Spiels die langsamere der beiden ist.
Die Hardware-Codierung ist bei allen Geräten nahezu identisch, da NVENC eine feste Funktion verwendet. Die OmniBooks codierten HEVC mit 138 bzw. 137 Bildern pro Sekunde, im Vergleich zu 132 Bildern pro Sekunde beim Blade 16. Der Media-Foundation-Encoder des 128-GB-Modells erreichte 66 Bilder pro Sekunde.
Thermik
Beide OmniBooks treiben die N1X-Prozessoren konstruktionsbedingt an ihre Leistungsgrenze. Sie erreichten bei jeder Volllast-Anwendung 98 °C, mit Durchschnittswerten zwischen 96 und 98 °C in Stockfish, Blender, GROMACS und dem 30-minütigen Dauertest. Dabei blieb die Leistung beider Geräte unverändert. Die Temperaturen beider Geräte lagen in fast allen Tests nur ein Grad auseinander, was bei identischen Gehäusen zu erwarten ist. RTX Spark-Systeme zeigen die CPU-Temperatur ausschließlich über die Windows-Temperaturanzeige an, ohne GPU-Werte. Die folgenden Tabellen beziehen sich daher auf die CPU.
| CPU-Temperatur, Maximum / Mittelwert (°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 |
| Stockfisch | 98 / 97 | 98 / 96 | 98 / 96 | 88 / 83 | 92 / 90 |
| Mixer | 98 / 96 | 98 / 97 | 98 / 93 | 91 / 80 | 95 / 87 |
| HandBrake | 98 / 86 | 98 / 87 | 98 / 84 | 93 / 74 | 92 / 86 |
| LLVM-Build | 98 / 92 | 98 / 92 | 98 / 92 | 87 / 79 | 98 / 93 |
| GROMACS | 98 / 96 | 98 / 96 | 98 / 96 | 89 / 85 | 97 / 94 |
| BLAS öffnen | 98 / 95 | 97 / 93 | DNF | 92 / 83 | 91 / 87 |
| STREAM | 98 / 96 | 95 / 89 | 98 / 92 | 78 / 66 | 75 / 71 |
| SuperTuxKart | 95 / 82 | 94 / 86 | 90 / 80 | 74 / 68 | 89 / 82 |
| MLPerf-Client | 93 / 84 | 93 / 85 | 93 / 77 | 76 / 66 | 97 / 76 |
| Codierungsagent | 90 / 79 | Nicht ausführen | 86 / 78 | Nicht ausführen | 91 / 84 |
| RAG | 94 / 90 | 94 / 90 | 94 / 86 | 76 / 71 | 88 / 83 |
| Dauerschleife | 98 / 98 | 98 / 98 | 98 / 97 | 92 / 87 | 94 / 90 |
Das Surface Laptop Ultra verhält sich thermisch identisch und erreicht 98 °C ohne Leistungsverlust im Dauerbetrieb. Daher sticht sein OpenBLAS-Abschaltverhalten hervor. Die OmniBooks führten die gleiche OpenBLAS-Sequenz fehlerfrei mit bis zu 98 °C (Mittelwert: 95 bzw. 93 °C) und etwa 3.0 GHz aus. Das Pro 9n erreichte in den CPU-Tests Spitzenwerte, die 5 bis 18 °C niedriger lagen als bei den HP-Geräten, und die Taktraten wichen nur etwa 1 Prozent von deren Werten ab. Die Zen-5-Kerne des Blade 16 erreichten in 7-Zip und der LLVM-Version 98 bis 99 °C.
| Mittlerer CPU-Takt (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 |
| Stockfisch | 3,269 | 3,269 | 3,263 | 3,292 | 3,645 |
| Mixer | 3,123 | 3,241 | 3,174 | 3,216 | 3,729 |
| HandBrake | 2,756 | 2,865 | 2,739 | 2,834 | 3,814 |
| LLVM-Build | 3,151 | 3,193 | 3,160 | 3,197 | 3,697 |
| GROMACS | 3,308 | 3,315 | 3,325 | 3,367 | 3,874 |
| BLAS öffnen | 3,024 | 3,057 | DNF | 3,192 | 4,274 |
| STREAM | 3,258 | 3,251 | 3,255 | 3,101 | 3,684 |
| SuperTuxKart | 1,957 | 2,008 | 2,049 | 2,017 | 4,349 |
| MLPerf-Client | 2,114 | 2,241 | 2,165 | 2,027 | 3,593 |
| Codierungsagent | 2,078 | Nicht ausführen | 2,242 | Nicht ausführen | 3,789 |
| RAG | 2,749 | 2,724 | 2,751 | 2,760 | 3,764 |
| Dauerschleife | 3,239 | 3,232 | 3,270 | 3,288 | 3,726 |
Unter Volllast aller Kerne erreichten die OmniBooks, Surface und Pro 9n Taktraten von 3.1 bis 3.4 GHz – die maximale Taktfrequenz des N1X in diesen Gehäusen. Die HP-Geräte liefen im Dauertest mit stabilen Ergebnissen und 3,239 bzw. 3,232 MHz. Die Firmware hält die Taktraten konstant am Limit, sodass die Ergebnisse konstant bleiben. Auch die SSDs blieben unter Last kühl und erreichten nach 80 Fio-Durchläufen maximal 52 °C (Sandisk, 128 GB) bzw. 64 °C (KIOXIA, 32 GB).
Speicherleistung
Unser Speichertest von fio vergleicht die vier Speicherbereiche des Bootlaufwerks mit 5 GB und 25 GB Speicherbedarf, durch das Dateisystem und erneut direkt mit dem Rohdatenträger. Die Ergebnisse für 25 GB werden hier dargestellt. Die Rohdatenträger-Ergebnisse umgehen NTFS und BitLocker, daher zeigt die Differenz zwischen den beiden, wie viel der Speicherkapazität des Laufwerks den Windows-E/A-Pfad übersteht. Alle vier N1X-Systeme laufen mit Windows on Arm und BitLocker-Geräteverschlüsselung; auf beiden HP-Systemen war der BitLocker-Schutz aktiviert, auf dem Pro 9n hingegen deaktiviert.
| fio, 25 GB Speicherkapazität, QD32 | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Blade-16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Sequenzielles Lesen 128K, Dateisystem (MB/s) | 13,833 | 10,509 | 14,134 | 7,024 | 7,125 |
| Sequenzielles Lesen 128K, Rohgerät (MB/s) | 12,479 | 10,047 | 13,815 | 7,165 | 7,134 |
| Sequenzielles Schreiben 128K (MB/s) | 11,719 | 9,464 | 11,461 | 5,699 | 5,250 |
| Zufälliges Lesen von 4K, Dateisystem, Spitzenwert (IOPS) | 437,833 | 289,024 | 300,225 | 338,936 | 694,597 |
| Zufälliges Lesen von 4K, Rohgerät, Spitzenwert (IOPS) | 1,888,501 | 1,412,982 | 1,670,736 | 973,106 | 993,050 |
| Zufälliges Schreiben 4K, Spitzenwert (IOPS) | 228,354 | 226,661 | 279,848 | 192,000 | 648,446 |
| Rohdaten / zufälliges Lesen im Dateisystem | 4.31x | 4.89x | 5.56x | 2.87x | 1.43x |
| Zufälliges Lesen von 4K, 4 Jobs, p99 Latenz (µs, niedriger ist besser) | 643 | 494 | 477 | 578 | 444 |
| Zufälliger Schreibvorgang 4K, 4 Jobs, p99 Latenz (µs, niedriger ist besser) | 586 | 602 | 449 | 758 | 371 |
| Maximale Antriebstemperatur (°C) | 52 | 64 | 56 | 78 | 60 |
Das OmniBook mit 128 GB RAM und seiner 2-TB-SSD Sandisk SN8050S erreichte sequentielle Lesegeschwindigkeiten von 13,833 MB/s und Schreibgeschwindigkeiten von 11,719 MB/s. Damit erzielte es die schnellsten Schreibgeschwindigkeiten in dieser Gruppe und lag bei den Lesegeschwindigkeiten nur hinter der SK hynix des Surface. Die 1-TB-SSD KIOXIA Gen5 im 32-GB-Modell erreichte 10,509 MB/s bzw. 9,464 MB/s, und die beiden Gen4-SSDs im Pro 9n und Blade 16 lagen bei knapp 7 GB/s.
Beim zufälligen E/A-Verkehr zeigt sich der Unterschied im Speicherpfad von Windows on Arm. Der SN8050S erreichte 1.89 Mio. IOPS bei zufälligen 4K-Lesezugriffen vom Rohgerät, aber nur 437.8K über das Dateisystem – ein Unterschied um den Faktor 4.3. Beim KIOXIA lag der Unterschied sogar beim Faktor 4.9. Der x64-Pfad des Blade 16 wies deutlich geringere Verluste auf und erreichte 694.6K IOPS beim Lesen über das Dateisystem von einem Laufwerk, das roh 993.0K IOPS liefert. Die wahrscheinlichste Ursache ist die BitLocker-Softwareverschlüsselung mit aktiviertem VBS und Speicherintegritätsprüfung. Der Pro 9n, bei dem BitLocker deaktiviert ist, zeigt einen geringeren Unterschied von 2.9. HP hat die Testsysteme mit aktiviertem BitLocker konfiguriert.
Der Dateisystempfad führte ebenfalls zu langen Wartezeiten. Bei 16 Aufträgen benötigten die langsamsten 0.01 Prozent der zufälligen Lesevorgänge 3.2 Sekunden auf dem 128-GB-OmniBook und 6.2 Sekunden auf dem 32-GB-Gerät, verglichen mit 14 ms auf dem Blade 16. Ein Datensatz mit 128 GB lag bei dieser Auftragsanzahl nach einem erneuten Durchlauf weiterhin über unserer Streuungsgrenze von 2 Prozent und wird daher als unvollständig markiert; die Spitzenwerte und die Rohdaten des Geräts sind davon nicht betroffen.
Fazit
Das HP OmniBook Ultra 16 mit 128 GB RAM präsentiert sich als das überzeugendste RTX Spark Notebook, das wir im Rahmen dieser Plattformeinführung getestet haben. Es erreicht in CPU-, KI- und Gaming-Ergebnissen nahezu die Leistung des Surface Laptop Ultra, bewältigt beide unserer lokalen KI-Tests mit 62.5 GB nutzbarem GPU-Speicher, löste die Qwen3.6-Codierungsaufgabe schneller als jedes andere System im Testfeld und führte die OpenBLAS-Berechnung auf allen Kernen, die zwei Surface-Geräte bei 98 °C zum Abschalten brachte, fehlerfrei aus.
Dank des Tower-Scharniers und der Gehäusekühlung von HP bleibt der N1X während der gesamten Belastungsdauer konstant an seiner Leistungsgrenze – ohne Leistungsverlust über 30 Minuten. Noch wichtiger ist, dass die HP-Systeme alle Tests erfolgreich abgeschlossen haben.
Das OmniBook mit 32 GB RAM beweist, dass die CPU- und GPU-Leistung des N1X nicht von der Speicherkapazität abhängt: Bei CPU-, MLPerf- und RAG-Berechnungen liegt es nur etwa 2 Prozent unter dem 128-GB-Modell und führte die Gruppe in Cinebench Single-Core und SuperTuxKart an. Allerdings büßt es bei der lokalen Modellierung ein, da die 12 GB große GPU-Aufteilung es von allen Modellierungs- und Codierungsagententests ausschließt. Käufer, die den N1X wegen seiner CPU nutzen möchten, kommen mit 32 GB RAM gut zurecht; wer ihn für lokale KI-Anwendungen einsetzen möchte, sollte 64 GB oder 128 GB RAM in Betracht ziehen.
Der Windows-on-Arm-Speicherpfad ermöglicht nur ein Viertel der maximalen Lesegeschwindigkeit bei 4K-Zufallszugriffen. Einige Arm64-Ports wie SVT-AV1 und GROMACS hinken ihren x64-Versionen deutlich hinterher. Single-Thread-Python benötigt 20 bis 50 Prozent länger als auf dem Blade 16, Single-Thread-Primesieve sogar etwa 80 Prozent länger. Da die integrierte GPU den Speicherbus mit dem restlichen System teilt, verlangsamte sich der Browser während der Ausführung des Codierungsagenten um das 1.73-Fache. Dies sind Plattform-/Softwareprobleme, nicht von HP verursacht. Wir gehen davon aus, dass sich das Ökosystem durch neue Patches und Releases weiter verbessern wird.
Für Entwickler und Kreative, die eine extrem gut konstruierte mobile Plattform benötigen, um 20- bis 35-Byte-Modelle lokal auszuführen, große Strukturen zu kompilieren oder auf der CPU in einem dünnen 16-Zoll-Laptop zu rendern, bietet das 128 GB OmniBook Ultra 16 mehr als jedes andere Notebook in diesem Vergleich.
Bestenliste: Das HP OmniBook Ultra 16 mit 128 GB Speicherplatz belegt den ersten Platz in unserer Bestenliste der Laptops für lokale KI mit RTX Spark- Grafikkarte.
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