El HP OmniBook Ultra 16 es el portátil de 16 pulgadas de HP con NVIDIA RTX Spark, un portátil de 0.62 pulgadas de grosor con el superchip N1X de NVIDIA y una pantalla OLED 3K. Probamos dos unidades una al lado de la otra: una con el N1X completo de 20 núcleos, 128 GB de LPDDR5X y una unidad SSD Gen5 de 2 TB, y otra con el mismo chip, 32 GB y una unidad SSD Gen5 de 1 TB. La unidad de 32 GB y 1 TB que probamos tiene un precio de 3,199.99 dólares en Best Buy, que también es el precio inicial de HP; un modelo de 64 GB y 2 TB tiene un precio de 4,999.99 dólares en HP.com, y la configuración de 128 GB y 2 TB que probamos solo está disponible a través del configurador de HP.com, donde HP la puso a la venta por 6,229.99 dólares el 14 de octubre.
Junto con los dos HP, comparamos el Microsoft Surface Laptop Ultra , el otro portátil RTX Spark de 128 GB que hemos probado; el Lenovo Pro 9n 15 , que comparte la GPU de 12 GB del HP de 32 GB; y el Razer Blade 16, cuya RTX 5090 lo convirtió en el portátil x64 más potente de esa comparativa. Publicaremos los resultados de la batería una vez que se complete el nuevo sistema de pruebas.
Primero que nada, aclaremos esto: el OmniBook de 128 GB es el sistema RTX Spark más completo que hemos probado. Obtuvo la puntuación multinúcleo más alta en Cinebench 2026 en este grupo con 7,004, completó la tarea de codificación Qwen3.6 de nivel M más rápido que cualquier otro sistema y ejecutó la resolución OpenBLAS de todos los núcleos que consumió energía de dos unidades Surface hasta su finalización a 98 °C. La unidad de 32 GB se mantiene dentro de un 2 % de su rendimiento en tareas de CPU, MLPerf y RAG. En todos estos sistemas, la memoria es la limitación y debe tenerse en cuenta al momento de la compra: las asignaciones de GPU más pequeñas limitan qué modelos pueden caber y funcionar bien.
Puntos Clave
- La unidad de 128 GB ejecuta todos los niveles de IA local que probamos: Con 62.5 GB de memoria utilizable por la GPU, gpt-oss:20b y Qwen3.6-35B-A3B generan 58.0 y 89.5 tokens por segundo, respectivamente, y la tarea de codificación Qwen3.6 superó las tres ejecuciones en 72.0 segundos, el tiempo más rápido del grupo. La RTX 5090 del Blade 16 es 2.3 veces más rápida en los modelos que admiten sus 24 GB.
- La unidad de 32 GB mantiene la velocidad pero no la capacidad: MLPerf Llama 3.1 8B se ejecutó a 56.4 tokens por segundo frente a los 56.5 de la unidad de 128 GB, pero su GPU de 12 GB la deja fuera de todas las pruebas de carga de modelos y agentes de codificación.
- Los resultados multinúcleo más rápidos del grupo: 7,004 en Cinebench 2026 multinúcleo, un 35 por ciento por delante del Razer Blade 16, y una compilación LLVM en 206.6 segundos frente a los 327.0 del Blade.
- Caliente y estable al límite: Ambos equipos HP mantuvieron una temperatura de 98 °C durante todas las pruebas de todos los núcleos sin perder rendimiento, y ambos completaron la prueba OpenBLAS de todos los núcleos, la prueba que interrumpió el suministro eléctrico en dos unidades Surface Laptop Ultra.
- Almacenamiento Gen5 detrás de un sistema Windows on Arm: La unidad de 128 GB, con su tarjeta Sandisk SN8050S, alcanzó una velocidad de lectura secuencial de 13,833 MB/s y 1.89 millones de IOPS desde el dispositivo sin procesar, pero las lecturas aleatorias de 4K a través de NTFS y BitLocker llegaron a un máximo de 437.8 IOPS.
Construcción y Diseño
HP diseñó el OmniBook Ultra 16 con un chasis de aluminio de tres piezas mecanizado por CNC, con bordes curvos y laterales cóncavos, en un color oscuro que HP denomina gris Eclipse. Mide 14.01 x 10.1 cm, se estrecha de 15.7 mm en la parte trasera a 11.6 mm en la parte delantera y pesa 4.89 kg; HP lo presenta como el PC RTX Spark más delgado hasta la fecha. Las cubiertas utilizan un 50 % de metal reciclado, las piezas del teclado un 85 % de plástico reciclado posconsumo y las carcasas de los altavoces contienen plástico recuperado del océano. Ambas unidades que probamos comparten el mismo chasis, por lo que toda la información de esta sección se aplica a ambas configuraciones.
El OmniBook es el portátil con RTX Spark que mejor se siente al tacto de todos los que hemos probado en esta primera tanda de análisis. Las superficies metálicas texturizadas y su perfil delgado le dan una sensación de solidez y calidad superior que desmiente su delgadez, sin la flexibilidad que suelen presentar los chasis de este tamaño (se asemeja mucho más a un sistema ZBook). El borde posterior de la base se extiende más allá de la bisagra de la pantalla, algo inusual en un portátil, y esto modifica la dirección de la disipación del calor: con la tapa abierta o cerrada, el aire caliente sale directamente por la parte posterior del chasis y nunca se dirige hacia la bisagra ni hacia la parte inferior de la pantalla.
Esa extensión es lo que HP denomina su diseño de bisagra y base de torre, una primicia para un portátil de consumo de HP. En un portátil convencional tipo concha, la pantalla y la bisagra se agrupan en la parte trasera de la base, por lo que HP extendió el chasis detrás de la bisagra para que el aire salga directamente por la parte posterior, y HP indica que el OmniBook consume hasta 70 W en modo Rendimiento.
HP afirma que el diseño ofrece un rendimiento sostenido y temperaturas superficiales más bajas, y la primera mitad se confirmó en nuestras pruebas, donde el N1X mantuvo su frecuencia constante durante los 30 minutos de prueba continua. Lo hizo alcanzando una temperatura máxima de 98 °C en todas las pruebas de CPU, más alta que la del Pro 9n o el Lenovo Yoga 9n 2-en-1 16 , por lo que el sistema de refrigeración reubica el escape sin que la CPU funcione a una temperatura más baja, y no medimos las temperaturas superficiales para esta reseña.
Debajo, una gran rejilla de entrada de aire cubre la mayor parte de la mitad posterior del panel inferior. Con el panel retirado, dos ventiladores se ubican en las esquinas traseras a cada lado de una sección central blindada, con tubos de calor que los conectan, y la batería de 99 Wh ocupa la mitad frontal del chasis. HP indica que cada ventilador cuenta con 79 aspas de 0.15 mm de grosor, que dos tubos de calor anchos cubren el procesador y un tercero recorre la unidad SSD, con tubos de 1 a 1.8 mm de grosor, y que un termistor monitoriza la temperatura interna mientras un sensor infrarrojo supervisa la superficie.
La memoria es LPDDR5X soldada, por lo que la configuración que compres será la que conserves, lo cual es más importante en un sistema RTX Spark que en la mayoría de los portátiles, ya que la capacidad de memoria también determina cuánta puede utilizar la GPU.
El teclado es el diseño sin rejilla de segunda generación de HP, de tamaño completo y retroiluminado, con una separación de 3 mm entre teclas y una mayor profundidad que la primera generación. Está flanqueado a ambos lados por las rejillas de los cuatro altavoces: dos transductores principales y dos tweeters con amplificadores inteligentes independientes, audio espacial DTS y ajuste Poly Studio. Debajo, un enorme panel táctil háptico de 160 x 100 mm permite hacer clic en cualquier punto de su superficie, con fuerza ajustable, opción de clic silencioso y gestos para controlar el volumen y el brillo. La cámara infrarroja de 5 MP cuenta con una cubierta física de privacidad y una tecla dedicada silencia los micrófonos.
La pantalla es una pantalla táctil OLED de 16 pulgadas con resolución 3K (2880 x 1800) protegida por Corning Gorilla Glass 3, con una frecuencia de actualización de hasta 120 Hz, compatibilidad con frecuencia de actualización variable y un tiempo de respuesta de 0.2 ms. HP la califica con 500 nits en SDR y 1,100 nits en HDR, con una cobertura del 100 % del espacio de color DCI-P3, certificación VESA DisplayHDR True Black 1000 y un Delta E inferior a 1; el panel ocupa el 91 % de la tapa.
El lateral izquierdo incluye HDMI 2.1, dos puertos USB-C de 40 Gbps con suministro de energía USB y DisplayPort 2.1, y un conector para auriculares; el lateral derecho cuenta con un lector de tarjetas microSD y dos puertos USB-A de 10 Gbps. La conectividad inalámbrica es una tarjeta MediaTek MT7925 con Wi-Fi 7 y Bluetooth 6.0. HP indica que la batería de 99 Wh tiene una autonomía de hasta 17 horas e incluye un adaptador USB-C GaN de 140 W con clavijas plegables y un cable desmontable de 2 m, que según HP es un 43 % más pequeño y un 28 % más ligero que su anterior unidad de 140 W y se carga hasta aproximadamente el 50 % en 30 minutos.
La plataforma RTX Spark N1X
RTX Spark es la familia de PC con Windows basada en el superchip N1X, el hermano de portátil del GB10 en DGX Spark . Ya analizamos la plataforma en profundidad en nuestra reseña del Surface Laptop Ultra , así que esta sección se centra en lo importante para interpretar los resultados del OmniBook. Ambos HP que analizamos incorporan la versión tope de gama, que combina una CPU Grace de 20 núcleos (10 núcleos más rápidos y 10 núcleos de eficiencia, sin SMT) con una GPU Blackwell RTX de 6,144 núcleos. HP también vende una versión de 18 núcleos y GPU de 5,120 núcleos, la misma versión que la del Lenovo Pro 9n en esta comparativa.
La memoria LPDDR5X del N1X funciona a 9,400 MT/s en una interfaz de 256 bits y se comparte entre la CPU y la GPU. Una configuración en la aplicación de NVIDIA determina cuánta memoria asigna Windows a la GPU. Este cambio se realiza en Windows, no en la BIOS, por lo que la configuración es fácil de modificar.
Nuestra unidad de 128 GB funcionó con 64 GB de GPU y 64 GB de CPU, lo que resultó en 62.5 GB utilizables por la GPU y cumple con los requisitos de nuestros dos niveles de modelos de IA locales. Configuramos la unidad de 32 GB con 12 GB de GPU y 20 GB de CPU, la misma distribución que la Lenovo Pro 9n, por lo que los dos sistemas de 32 GB se comparan directamente; con 12 GB, ninguno cumple con los requisitos para una prueba de nivel de modelo.
La división fija es una limitación de Windows, no de NVIDIA. Windows aún no admite la memoria unificada entre la CPU y la GPU como lo hace la pila de Linux en DGX Spark, por lo que la asignación debe configurarse con anticipación; entendemos que NVIDIA y Microsoft están trabajando en esta compatibilidad.
El OmniBook ejecuta Windows 11 26H1 en Arm64, por lo que las aplicaciones x64 se ejecutan mediante emulación Prism, y nuestro conjunto de pruebas utiliza compilaciones nativas Arm64 de cada carga de trabajo de código abierto para que las filas de CPU comparen silicio. Cuando una versión para Arm64 es inmadura, o la única opción es una compilación x64, lo indicamos, ya que algunas filas posteriores dependen de ella.
HP OmniBook Ultra 16 Especificaciones
| Especificación | HP OmniBook Ultra 16 (16-bk0xxx) |
|---|---|
| Descripción general de la plataforma | |
| Procesador | NVIDIA RTX Spark N1X, CPU de 20 núcleos con GPU Blackwell RTX de 6,144 núcleos (ambas unidades probadas). NVIDIA RTX Spark N1X, CPU de 18 núcleos con GPU Blackwell RTX de 5,120 núcleos |
| Salud Cerebral | Memoria LPDDR5X-9400 de 32 GB, 64 GB o 128 GB (integrada). 128 GB, 64 GB para GPU / 64 GB para sistema dividido (unidad 1 según las pruebas realizadas) 32 GB, 12 GB para GPU / 20 GB para sistema dividido (unidad 2 según las pruebas realizadas) |
| Almacenaje | SSD NVMe M.2 PCIe Gen5 de 1 TB o SSD NVMe M.2 de alto rendimiento PCIe Gen5 de 2 TB Disco duro Sandisk PC SN8050S de 2 TB (unidad 1 probada) KIOXIA KBG80ZNV de 1 TB (unidad 2 según las pruebas realizadas) |
| Sistema operativo | Windows 11 Home o Windows 11 Pro (Arm64) Windows 11 Pro (unidad 1), Windows 11 Home (unidad 2) según las pruebas realizadas |
| Pantalla y E/S | |
| Mostrar | Pantalla táctil OLED de 16 pulgadas 3K (2880 x 1800), hasta 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 |
| Puertos | 2 puertos USB-C de 40 Gbps (suministro de energía USB, DisplayPort 2.1) 2x USB-A de 10 Gbps 1x HDMI 2.1 1 lector de tarjetas microSD 1 conector combinado para auriculares/micrófono |
| Conectividad | MediaTek Wi-Fi 7 MT7925 (2×2), Bluetooth 6.0 |
| Cámara | Cámara infrarroja de 5 MP con obturador de privacidad |
| Audio | Cuatro altavoces (2 principales, 2 tweeters) con amplificadores inteligentes independientes; audio espacial DTS, ajuste Poly Studio. |
| Entrada | Teclado retroiluminado sin rejilla de segunda generación Panel táctil háptico de 160 x 100 mm con control por gestos. |
| Poder y físico | |
| Batería | Batería de polímero de iones de litio de 6 celdas y 99 Wh; hasta 17 horas (según HP). |
| Carga | Adaptador USB-C GaN de 140 W; aproximadamente un 50 % en 30 minutos (según HP). |
| Diseño Térmico | Bisagra y cuerpo de la torre; dos ventiladores, tres tubos de calor, termistor y sensor IR; hasta 70 W TDP (potencia nominal HP). |
| Dimensiones | 14.01 x 10.1 x 0.62 pulgadas (15.7 mm en la parte trasera, 11.6 mm en la parte delantera) |
| Peso | 4.89 libras |
| Color | Gris eclipse |
| Seguridad y precios | |
| Seguridad | Botón de silencio del micrófono, obturador de privacidad de la cámara, TPM; BitLocker XTS-AES-128 en ambas unidades. |
| Precio | $3,199.99 (32 GB, 1 TB, Best Buy y HP.com, según las pruebas realizadas); $4,999.99 (64 GB, 2 TB, HP.com) 6,229.99 $ (128 GB, 2 TB, configurador de HP.com, según las pruebas realizadas; precios de HP vigentes al 14 de octubre de 2026) |
Configuración de prueba y metodología
Nuestros dos OmniBook Ultra 16 utilizan la RTX Spark N1X con su GPU Blackwell de 6,144 núcleos: uno con 128 GB de LPDDR5X-9400 divididos en 64/64 y una unidad SSD Sandisk SN8050S Gen5 de 2 TB en Windows 11 Pro 26H1, el otro con 32 GB divididos en 12/20 y una unidad SSD KIOXIA Gen5 de 1 TB en Windows 11 Home 26H1, ambos en Arm64. Las pruebas de rendimiento se realizaron en el modo de rendimiento de HP con Windows configurado en el mejor rendimiento, conectados a la corriente.
Todos los sistemas ejecutaron sr-client 1.2, nuestra suite de pruebas de rendimiento para clientes Windows. La suite aplica la misma configuración de laboratorio en todos los sistemas: modo de energía de Windows en "Mejor rendimiento", brillo de la pantalla al 50 %, todos los temporizadores de suspensión y apagado de pantalla desactivados, y el Firewall de Windows y las notificaciones de UAC desactivadas. Cada resultado es la mediana de varias pasadas, y la suite vuelve a ejecutar una prueba cuya dispersión supere el 2 % antes de aceptarla.
| Sistema | CPU | Salud Cerebral | GPU utilizada para pruebas de GPU e IA | SSD | Sistema operativo y modo de rendimiento |
|---|---|---|---|---|---|
| HP OmniBook Ultra 16 (128 GB) | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 128 GB LPDDR5X-9400 (64 GB para la GPU / 64 GB para el sistema, divididos) | Procesador Blackwell RTX de 6,144 núcleos (integrado, 62.5 GB utilizables) | Sandisk PC SN8050S 2TB, 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 para la GPU / 20 GB para el sistema, divididos) | Procesador Blackwell RTX de 6,144 núcleos (integrado, 12 GB utilizables) | KIOXIA KBG80ZNV 1TB, 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 para la GPU / 64 GB para el sistema, divididos) | Procesador Blackwell RTX de 6,144 núcleos (integrado, 62.5 GB utilizables) | SK hynix HFS001TFM9X 1TB, Gen5 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), Mejor rendimiento |
| Lenovo Pro 9n 15 | NVIDIA RTX Spark N1X, 18C / 18T | 32 GB LPDDR5X-9400 (12 GB para la GPU / 20 GB para el sistema, divididos) | Procesador Blackwell RTX de 5,120 núcleos (integrado, 12 GB utilizables) | Samsung MZAL81T0HFLB 1TB, Gen4 x4 | Windows 11 Pro 26H1 (Arm64), modo de rendimiento de Lenovo |
| Razer Hoja 16 | AMD Ryzen AI 9 HX 370, 12 núcleos / 24 hilos | LPDDR32X-5 de 8000 GB | Tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 5090 para portátil, 24 GB | Samsung MZVL22T0 2TB, Gen4 x4 | Windows 11 Home 25H2 (x64), rendimiento de Razer Synapse |
Al observar los datos a continuación, tenemos dos designaciones que es importante comprender, además de las cifras completadas. DNF significa que una prueba comenzó pero no terminó, o se omitió después de un fallo; aquí se aplica solo a la ejecución de OpenBLAS de Surface, que se omitió después de que la prueba cortara la energía de la computadora portátil. No ejecutado significa que el conjunto rechazó comenzar una prueba porque el hardware no califica, generalmente porque un modelo excede la memoria de GPU disponible: el OmniBook de 32 GB y el Pro 9n, con 12 GB utilizables por GPU, están por debajo de nuestro nivel de modelo más pequeño, y los 24 GB del Blade 16 lo mantienen por debajo del nivel M.
N/A significa que una prueba no se aplica a ese hardware, como por ejemplo un núcleo único SMT en un chip sin SMT, o una fila de emulación en un sistema x64 que ejecuta su compilación nativa. Cuando un sistema RTX Spark ejecutaba software x64 a través de Prism, la fila lo indica.
Rendimiento de la IA local
La IA local en estos portátiles depende de la velocidad con la que la GPU ejecuta un modelo y de si este cabe en el sistema. El OmniBook de 128 GB y el Surface resuelven el problema de la capacidad, ya que sus 62.5 GB de memoria utilizable por la GPU les permiten ejecutar nuestros modelos de gama M, mientras que el OmniBook de 32 GB y el Pro 9n igualan su velocidad en los modelos pequeños y ahí se quedan.
Cliente MLPerf v2.0
MLPerf Client ejecuta Llama 3.1 8B y Phi-4-mini en cinco categorías de indicaciones e informa el tiempo hasta el primer token y la tasa de tokens posterior, como una media geométrica en todas las categorías. Todos los sistemas de esta revisión utilizan llama.cpp con CUDA, por lo que el motor es el mismo y las filas comparan el hardware. Los escenarios de agentes ejecutan Llama 3.1 8B como un agente de ingeniería de software y un agente de análisis de datos que invocan herramientas en múltiples turnos.
| Cliente MLPerf v2.0 | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B, tiempo hasta el primer token, media geométrica (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.274 | 0.275 | 0.284 | 0.303 | 0.149 |
| Llama 3.1 8B, tasa de tokens, media geométrica (tok/s) | 56.5 | 56.4 | 56.4 | 55.1 | 128.8 |
| Phi-4-mini, tiempo hasta el primer token, media geométrica (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.130 | 0.123 | 0.127 | 0.135 | 0.074 |
| Phi-4-mini, tasa de tokens, media geométrica (tok/s) | 96.8 | 96.8 | 97.5 | 95.2 | 222.7 |
| Analista de datos, de principio a fin (s, cuanto menor sea el número, mejor) | 53.0 | 52.4 | 52.6 | 56.2 | 27.8 |
| Agente analista de datos, tasa de tokens (tok/s) | 48.5 | 49.0 | 48.9 | 46.9 | 108.3 |
| Agente SWE, de extremo a extremo (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 45.3 | 46.2 | 46.0 | 48.0 | 24.6 |
| Agente SWE, tasa de tokens (tok/s) | 46.6 | 46.6 | 46.4 | 44.5 | 102.5 |
Los dos OmniBooks generaron Llama 3.1 8B a 56.5 y 56.4 tokens por segundo, y Phi-4-mini a 96.8 y 96.8, prácticamente idénticos entre sí y a la Surface, lo que confirma que la capacidad de memoria no cambia la velocidad de la GPU N1X en un modelo compatible. La GPU de 5,120 núcleos del Pro 9n se situó dentro del 3 % en ambos modelos, ya que la generación de tokens a este tamaño está limitada más por el ancho de banda de la memoria que por los núcleos de la GPU. El Blade 16 lideró con 128.8 y 222.7 tokens por segundo.
Los escenarios con agentes siguen el mismo patrón: todos los sistemas RTX Spark completan el escenario de analista de datos en 52.4 a 56.2 segundos y el escenario de ingeniería de software en 45.3 a 48.0 segundos, mientras que el Blade 16 tardó aproximadamente la mitad en ambos.
Cargando modelo
Esta prueba mide el tiempo de un modelo local en Ollama desde la unidad SSD hasta su primer token generado, tanto en frío (caché de archivos vaciada) como en caliente (archivo ya en memoria), e informa sobre la velocidad de lectura de la unidad SSD durante la carga en frío. El nivel S utiliza gpt-oss:20b (12.8 GB) en sistemas con al menos 16 GB de memoria utilizable por la GPU; el nivel M añade Qwen3.6-35B-A3B (21.1 GB) en sistemas con aproximadamente 40 GB o más.
| Carga del modelo (mapeo de memoria activado) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss:20b, carga en frío hasta el primer token (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 6.23 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 6.57 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 8.71 |
| gpt-oss:20b, carga en caliente al primer token (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 3.59 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 3.57 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 6.93 |
| gpt-oss:20b, rendimiento de lectura durante carga en frío (MB/s) | 3,044 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 3,080 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 3,874 |
| Qwen3.6-35B-A3B, carga en frío hasta el primer token (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 9.04 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 8.77 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | No se ejecuta (24 GB de VRAM, por debajo del nivel M) |
| Qwen3.6-35B-A3B, carga en caliente hasta el primer token (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 4.23 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 4.47 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | No se ejecuta (24 GB de VRAM, por debajo del nivel M) |
El OmniBook de 128 GB llevó gpt-oss:20b a su primer token en 6.23 segundos en frío, el más rápido del grupo, frente a los 6.57 del Surface y los 8.71 del Blade 16, y en 3.59 segundos en caliente. El Blade leyó el archivo más rápido a 3,874 MB/s, pero alcanzó el primer token más tarde, porque sus pesos aún tienen que cruzar PCIe a VRAM, mientras que la memoria unificada los tiene en su lugar una vez leídos. La unidad de HP no es el límite aquí: sus 3,044 MB/s durante la carga son una fracción de los 12 866 MB/s que la propia prueba DiskSpd lee del mismo archivo del modelo en bloques de 1 MB.
En el nivel M, el OmniBook y el Surface se repartieron las victorias con una diferencia de 0.3 segundos, con tiempos de 9.04 y 8.77 segundos en frío y de 4.23 y 4.47 segundos en caliente. El OmniBook de 32 GB y el Pro 9n no cumplen los requisitos para ninguno de los niveles, ya que solo tienen 12 GB de GPU utilizables, y el Blade 16 queda fuera del nivel M con 24 GB de VRAM.
Agente de codificación
Codex CLI ejecuta un modelo local gestionado por Ollama mediante una tarea de codificación fija en un repositorio anclado; una ejecución se considera exitosa cuando las 11 pruebas del repositorio se superan. Se informa el tiempo medio de ejecución de tres ejecuciones, cuántas se completaron con éxito y la tasa de generación. La prueba con el agente junto al usuario ejecuta el agente y Speedometer simultáneamente e informa cuánto se ralentiza cada uno en comparación con su ejecución individual.
| Agente de codificación de la CLI de Codex | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Nivel S, gpt-oss:20b 64K: tiempo de ejecución (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 115.3 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 191.8 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 64.4 |
| Nivel S: éxitos (de 3) | 3 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 3 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 2 |
| Nivel S: tasa de generación (tok/s) | 58.0 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 58.0 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 137.9 |
| Nivel M, gpt-oss:20b 128K: tiempo de ejecución (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 152.1 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 87.5 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | No se ejecuta (24 GB de VRAM, por debajo del nivel M) |
| Nivel M, gpt-oss:20b 128K: éxitos (de 3) | 3 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 2 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | No se ejecuta (24 GB de VRAM, por debajo del nivel M) |
| Nivel M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: tiempo de ejecución (s, cuanto menor sea el tiempo, mejor) | 72.0 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 88.6 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | No se ejecuta (24 GB de VRAM, por debajo del nivel M) |
| Nivel M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: éxitos (de 3) | 3 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 3 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | No se ejecuta (24 GB de VRAM, por debajo del nivel M) |
| Nivel M, Qwen3.6-35B-A3B 64K: tasa de generación (tok/s) | 89.5 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 89.2 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | No se ejecuta (24 GB de VRAM, por debajo del nivel M) |
| Velocímetro junto al agente (puntuación) | 21.2 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 18.1 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 36.3 |
| Disminución de la velocidad en el velocímetro junto al agente (x, cuanto menor sea el valor, mejor) | 1.73 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 1.92 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 1.06 |
| Ralentización del agente junto al velocímetro (x, cuanto menor sea el valor, mejor). | 1.04 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 1.10 | No se ejecuta (memoria GPU de 12 GB) | 1.05 |
El OmniBook de 128 GB superó las nueve pruebas de codificación. Completó la tarea Qwen3.6-35B-A3B en 72.0 segundos a 89.5 tokens por segundo, superando los 88.6 segundos del Surface a una tasa similar, y la tarea de nivel S en 115.3 segundos frente a los 191.8 del Surface. Su prueba de nivel M gpt-oss:20b tardó más que la del Surface, 152.1 segundos frente a 87.5, porque el modelo realizó más llamadas a herramientas y generó más tokens en el HP; las tasas de generación, 57.7 y 59.2 tokens por segundo, son la comparación de hardware más precisa.
El Blade 16 completó la tarea de nivel S en 64.4 segundos a 137.9 tokens por segundo, superando dos de las tres ejecuciones. La prueba de concurrencia es donde una GPU dedicada resulta ventajosa: la puntuación del navegador del Blade cayó un 5 % con el agente en ejecución, ya que el modelo reside en la RTX 5090. En el OmniBook, donde el agente comparte la GPU integrada y el bus de memoria con el resto de los componentes, Speedometer bajó de 36.7 a 21.2, una ralentización de 1.73x que sigue siendo menor que la de Surface (1.92x).
Generación aumentada de recuperación
Nuestra prueba RAG integra 20 963 pasajes de SQuAD v1.1 con nomic-embed-text, recupera los cinco pasajes principales para cada una de las 2,000 preguntas y responde 400 de ellas con Phi-4-mini, puntuando la coincidencia exacta y la F1 con respecto a las respuestas de referencia. Los modelos son lo suficientemente pequeños como para ejecutarse en cualquier sistema, por lo que se trata de una comparación de velocidad.
| RAG | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tiempo de procesamiento: 20,963 pasajes (s; cuanto menor sea el valor, mejor). | 187.0 | 195.2 | 189.8 | 191.8 | 131.0 |
| Tiempo de consulta de recuperación, p50 (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 23.3 | 22.5 | 23.4 | 24.2 | 20.9 |
| Respuesta, tiempo Phi-4-mini para el primer token, p50 (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.155 | 0.156 | 0.161 | 0.171 | 0.109 |
| Respuesta, procesamiento rápido (tok/s) | 7,142 | 7,139 | 6,955 | 6,268 | 11,560 |
| Respuesta, tasa de generación (tok/s) | 104.4 | 102.0 | 102.7 | 96.6 | 209.2 |
| Pregunta a responder, p50 (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.227 | 0.231 | 0.235 | 0.252 | 0.159 |
| Respuesta F1 (%) | 73.97 | 73.97 | 73.97 | 74.27 | 74.47 |
Los cuatro sistemas RTX Spark terminaron la ingesta con una diferencia de 8 segundos entre sí, siendo el OmniBook de 128 GB el más rápido con 187.0 segundos, y respondieron una pregunta típica en 0.227 a 0.252 segundos. El Blade 16 ingirió el corpus en 131.0 segundos y generó respuestas a 209.2 tokens por segundo, el doble que los 104.4 del OmniBook. La precisión fue idéntica en los tres sistemas de 20 núcleos y dentro de medio punto de F1 en el Pro 9n y el Blade, como debería ser con los mismos modelos a temperatura 0.
Rendimiento de CPU
Los tres portátiles RTX Spark de 20 núcleos funcionan como una sola plataforma en tareas de CPU, con los dos OmniBooks y el Surface terminando la mayoría de las pruebas multihilo con una diferencia de entre el 1 y el 2 por ciento, y el Pro 9n de 18 núcleos con una diferencia de entre el 7 y el 11 por ciento. Frente al Ryzen AI 9 HX 370 del Razer Blade 16, el N1X gana en renderizado, compresión y compilación por un margen de entre el 18 y el 50 por ciento, y pierde en GROMACS, OpenBLAS, Python de un solo hilo y primesieve, las pruebas donde la velocidad por núcleo de Zen 5 o la madurez del software x64 deciden el resultado.
Cinebench 2026 y carga sostenida
Cinebench 2026 renderiza una escena con el motor Redshift de Maxon en la CPU y evalúa el rendimiento en un solo núcleo, en un solo núcleo SMT (dos hilos en un núcleo físico) y en múltiples núcleos. A continuación, realizamos un bucle continuo que repite la prueba en múltiples núcleos durante unos 30 minutos y comparamos el estado estable con la primera pasada, lo que muestra cuánto rendimiento pierde un portátil una vez que se sobrecalienta.
| Cinebench 2026 (puntos, cuanto mayor sea el puntaje, mejor) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Núcleo simple | 558.6 | 564.7 | 558.5 | 518.2 | 480.0 |
| Núcleo único SMT | N/A | N/A | N/A | N/A | 661.3 |
| Multi core | 7,004 | 6,934 | 6,963 | 6,394 | 5,179 |
| Bucle sostenido, primera pasada | 6,954 | 6,943 | 6,938 | 6,346 | 5,162 |
| Bucle sostenido, estado estacionario | 6,942 | 6,929 | 7,016 | 6,416 | 5,206 |
| Estado estacionario / primera pasada | 0.998 | 0.998 | 1.011 | 1.011 | 1.009 |
El OmniBook de 128 GB obtuvo una puntuación de 7,004 en la prueba multinúcleo, el mejor resultado de la prueba y un 35 % superior al del Blade 16, mientras que la unidad de 32 GB obtuvo 6,934 y la Surface 6,963. El OmniBook de 32 GB lideró la prueba de un solo núcleo con 564.7. Ambos HP mantuvieron sus puntuaciones durante la prueba continua, finalizando con un 99.8 % de la primera pasada con la CPU a 98 °C y aproximadamente 3.23 GHz; la Surface y la Pro 9n ganaron alrededor de un 1 % en la misma media hora.
7-Zip
La herramienta de evaluación comparativa integrada de 7-Zip informa el rendimiento de compresión y descompresión LZMA en gigainstrucciones por segundo, una vez en cada hilo y otra vez asignada a un solo núcleo. LZMA se basa en el rendimiento de enteros, la predicción de bifurcaciones y la latencia de la caché y la memoria, por lo que tiende a recompensar un mayor número de núcleos y una ruta de memoria rápida más que el ancho de vector.
Los OmniBook de 32 GB y 128 GB lideraron la prueba de subprocesos múltiples con 152.9 y 151.2 GIPS, un 20 % por encima del Blade 16, con índices de compresión un 37 % superiores a los del Blade. En un solo subproceso, el Blade lideró con 9.24 GIPS, seguido por los HP con 9.09 y 9.10. Los OmniBook no muestran el estado de núcleo lento que limitó al Surface a 7.16 GIPS en un solo subproceso, por lo que las filas de un solo subproceso aquí reflejan el rendimiento del N1X.
| 7-Zip, un hilo (GIPS, cuanto mayor sea el valor, mejor) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Total | 9.09 | 9.10 | 7.16 | 8.93 | 9.24 |
| Comprimir | 7.31 | 7.33 | 4.62 | 7.26 | 7.28 |
| Descomprimir | 10.87 | 10.87 | 9.70 | 10.59 | 11.20 |
Blender, HandBrake y LLVM
Blender 4.5 renderiza las escenas Monster, Junkshop y Classroom con Cycles en la CPU. HandBrake codifica 60 segundos de un clip 4K60 en software con x265 (HEVC, preajuste medio, calidad 22) y SVT-AV1 (preajuste 8, calidad 30). La prueba LLVM compila el árbol completo de LLVM 21.1.4 con Clang y Ninja, la carga de trabajo más larga que utiliza todos los núcleos en el conjunto de pruebas.
Los tres portátiles de 20 núcleos obtuvieron resultados con una diferencia inferior al 2 % entre sí en las tres escenas de Blender. El OmniBook de 32 GB superó al Surface en Monster con 211.7 muestras por minuto, mientras que el Surface lo hizo en Classroom con 93.2. El OmniBook de 128 GB superó al Blade 16 en un 49 % en Monster y en un 18 % en Classroom. La compilación de LLVM tardó 206.6 segundos en el OmniBook de 128 GB, igualando al Surface y un 37 % menos que los 327.0 segundos del Blade 16.
HandBrake mostró diferencias según el software: el OmniBook de 32 GB superó al x265 con 42.3 fps, un 27 % por delante del Blade 16, mientras que todos los sistemas N1X lograron solo unos 15 fps en SVT-AV1 frente a los 77.3 del Blade. Los núcleos que superan al x265 no pueden ser cinco veces más lentos en silicio, por lo que la diferencia radica en la ruta de código Arm64 del SVT-AV1.
Stockfish, Primesieve, Python y el navegador
Stockfish, con su herramienta de evaluación integrada, informa la velocidad de búsqueda de ajedrez en millones de nodos por segundo. primesieve cuenta los números primos menores de 10¹² en todos los hilos y menores de 10¹¹ en un solo hilo. PyPerformance ejecuta tres pruebas de rendimiento de CPython (go, nbody y regex_compile) asignadas a un núcleo rápido, y Speedometer 3.1 mide la capacidad de respuesta de las aplicaciones web en Microsoft Edge. Las dos últimas filas ejecutan la compilación x64 de 7-Zip bajo emulación Prism, lo que muestra el costo computacional de una aplicación exclusivamente x64 en estos sistemas.
| Prueba | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Banco de pruebas Stockfish, todos los hilos (Mnps, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 16.28 | 15.12 | 15.51 | 15.20 | 17.96 |
| Banco Stockfish, un hilo (Mnps, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 1.73 | 1.73 | 1.33 | 1.70 | 2.04 |
| Primesieve 1e12, todos los hilos (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 9.57 | 9.54 | 9.82 | 10.56 | 10.60 |
| tamiz primo 1e11, un hilo (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 12.03 | 12.02 | 12.03 | 12.34 | 6.67 |
| PyPerformance go (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 111.2 | 111.2 | 123.9 | 114.1 | 75.2 |
| PyPerformance nbody (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 80.4 | 80.6 | 89.8 | 82.5 | 60.8 |
| PyPerformance regex_compile (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 84.6 | 84.5 | 94.1 | 86.7 | 69.7 |
| Velocímetro 3.1, Edge (puntuación, cuanto mayor sea la puntuación, mejor) | 36.7 | 35.4 | 34.7 | 33.9 | 38.4 |
| 7-Zip x64 bajo emulación, todos los subprocesos (GIPS) | 127.0 | 127.8 | 127.2 | 117.6 | No disponible (nativo x64) |
| 7-Zip x64 bajo emulación, un hilo (GIPS) | 8.26 | 8.36 | 8.27 | 7.94 | No disponible (nativo x64) |
El Blade 16 lideró Stockfish en todos los hilos con 17.96 Mnps, un 10 por ciento por delante del OmniBook de 128 GB, y lideró todas las pruebas de un solo hilo: primesieve en un hilo en 6.67 segundos frente a unos 12 en los sistemas N1X, y PyPerformance go en 75.2 ms frente a 111.2 en los HP. Los OmniBook fueron los más rápidos en primesieve en todos los hilos, con 9.54 y 9.57 segundos, y la puntuación Speedometer de la unidad de 128 GB de 36.7 se situó a menos del 5 por ciento de los 38.4 del Blade.
La emulación cuesta menos que antes en esta plataforma, y la versión x64 de 7-Zip se ejecutó a 127.0 GIPS en todos los subprocesos en el OmniBook de 128 GB, el 84 % del resultado nativo de Arm64, y aún ligeramente por delante del Blade 16 con su propia versión nativa x64. La versión x64 de Cinebench 2026 falló al ser emulada en todos los sistemas N1X que hemos probado, por lo que esas filas se omiten.
GROMACS, OpenBLAS y memoria
GROMACS ejecuta el caso de dinámica molecular benchMEM en 16 núcleos con cuatro configuraciones de rango e hilos, e informa nanosegundos de tiempo simulado por día para la mejor configuración. Nuestra prueba OpenBLAS ejecuta una resolución LU de doble precisión al estilo HPL en tres tamaños de problema y una multiplicación de matrices DGEMM, en todos los núcleos y nuevamente solo en la clase de núcleo superior, y es la carga de punto flotante sostenida más pesada en el conjunto. STREAM mide el ancho de banda de memoria sostenido, y las filas de latencia miden un solo acceso a la memoria y entre núcleos.
| Prueba (cuanto mayor, mejor) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| GROMACS benchMEM, mejor diseño (ns/día) | 17.47 | 17.43 | 17.29 | 16.88 | 26.41 |
| OpenBLAS LU N=10000, todos los núcleos (GFLOPS) | 324.0 | 326.9 | DNF | 303.4 | 400.9 |
| OpenBLAS LU N=20000, todos los núcleos (GFLOPS) | 329.6 | 322.4 | DNF | 318.1 | 454.4 |
| OpenBLAS LU N=40000, todos los núcleos (GFLOPS) | 348.8 | No se ejecuta (requiere 11.9 GB) | DNF | No se ejecuta (requiere 11.9 GB) | 498.5 |
| OpenBLAS LU N=20000, clase principal (GFLOPS) | 380.5 | 432.2 | DNF | 403.8 | 240.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, todos los núcleos (GFLOPS) | 398.5 | 368.9 | DNF | 357.6 | 455.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, clase principal de núcleos (GFLOPS) | 488.7 | 488.7 | DNF | 448.3 | 252.4 |
El Blade 16 lideró GROMACS a 26.41 ns/día frente a unos 17.4 en los OmniBooks, y lideró las filas de OpenBLAS de todos los núcleos por un 14 a 43 por ciento, el mismo patrón que vimos con el Surface. El resultado más importante es que ambos OmniBooks terminaron OpenBLAS. La unidad de 128 GB ejecutó todos los tamaños, incluido N=40000 a 348.8 GFLOPS, y la unidad de 32 GB ejecutó todo excepto N=40000, que necesita 11.9 GB y se omite en cualquier sistema donde eso supera la mitad de la memoria de Windows. El Surface perdió energía tres veces en la resolución de N=20000; ambos HP la completaron a 98 C.
En OpenBLAS, la clase de núcleos de gama alta del N1X rinde mejor por sí sola que con los 20 núcleos: los 10 núcleos rápidos del OmniBook de 32 GB resolvieron N=20000 a 432.2 GFLOPS frente a los 322.4 de los 20, y el DGEMM de la unidad de 128 GB con 10 núcleos alcanzó los 488.7 GFLOPS. Esto sugiere que los núcleos de eficiencia ralentizan el trabajo compartido más de lo que lo incrementan en esta prueba.
| Prueba | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Copia de STREAM (MB/s, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 130,790 | 128,814 | 130,516 | 127,682 | 43,731 |
| STREAM Triad (MB/s, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 122,260 | 121,662 | 122,114 | 120,272 | 48,298 |
| Latencia de memoria, búfer de 1 GiB, páginas de 4 KiB (ns, cuanto menor sea el valor, mejor). | 143.1 | 143.5 | 251.1 | 143.4 | 129.6 |
| Latencia entre núcleos, media de todos los pares (ns, cuanto menor sea el valor, mejor). | 156.8 | 160.9 | 171.6 | 160.6 | 57.0 |
El ancho de banda de la memoria es la ventaja de hardware más clara de la plataforma RTX Spark. Todos los sistemas N1X leyeron de 120 a 122 GB/s en STREAM Triad, 2.5 veces los 48,298 MB/s del Blade 16. La latencia de memoria de los OmniBooks, de aproximadamente 143 ns, también es normal para la plataforma, muy por debajo de los 251.1 ns de Surface, aunque sigue siendo más lenta que los 129.6 ns del Blade, y la latencia de núcleo a núcleo de 156.8 a 160.9 ns es aproximadamente tres veces mayor que los 57.0 ns del Blade, lo que ayuda a explicar por qué el N1X se queda atrás de x64 en tareas de un solo hilo.
Juegos y codificación de GPU
SuperTuxKart 1.5 ejecuta su benchmark integrado a 1080p en pantalla completa con la configuración más alta y la sincronización vertical desactivada, primero con la versión nativa Arm64 del juego y luego con la versión x64 mediante emulación. Se informa la tasa de fotogramas promedio y estable. FFmpeg codifica el mismo clip 4K60 con NVENC HEVC a 8 Mbps en los sistemas NVIDIA y con el codificador HEVC de Media Foundation, donde está disponible.
| Prueba (cuanto mayor, mejor) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativo, promedio (fps) | 225.9 | 236.1 | 235.9 | 218.4 | 200.0 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativo, estable (fps) | 143 | 147 | 146 | 140 | 115 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 bajo emulación, promedio (fps) | 266.5 | 265.4 | 264.6 | 248.6 | No disponible (nativo x64) |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 bajo emulación, estable (fps) | 141 | 143 | 129 | 94 | No disponible (nativo x64) |
| FFmpeg NVENC HEVC, 4K60 a 8 Mbps (fps) | 138 | 137 | 135 | 139 | 132 |
| Fundación de Medios FFmpeg HEVC (fps) | 66 | 55 | 55 | 55 | N/A |
El OmniBook de 32 GB y el Surface empataron en el primer puesto nativo con aproximadamente 236 fps; el OmniBook de 128 GB alcanzó los 225.9 fps, y el Blade 16 logró los 200.0 fps. A esta resolución, la CPU determina la velocidad de fotogramas, y la RTX 5090 tiene margen que no puede utilizar, por lo que el resultado dice más sobre los núcleos de cada sistema que sobre su GPU. La compilación x64 bajo emulación promedió alrededor de 266 fps en ambos HP, más que la compilación nativa Arm64, lo que sugiere que la versión del juego para Windows on Arm es la más lenta de las dos.
La codificación por hardware es prácticamente idéntica en todos los dispositivos, ya que NVENC es de función fija. Los OmniBook codificaron HEVC a 138 y 137 fps, frente a los 132 fps del Blade 16, y el codificador Media Foundation de la unidad de 128 GB funcionó a 66 fps.
Térmicas
Ambos OmniBook llevan el N1X al límite, tal como está diseñado. Se mantuvieron a 98 °C durante todas las cargas de trabajo de todos los núcleos, con un promedio de 96 a 98 °C en Stockfish, Blender, GROMACS y el ciclo sostenido de 30 minutos, sin que ninguno perdiera un punto de rendimiento. Las dos unidades se mantuvieron dentro de un grado de diferencia en casi todas las pruebas, que es lo que se espera de un chasis idéntico. Los sistemas RTX Spark informan la temperatura de la CPU solo a través de las zonas térmicas de Windows, sin lectura de la GPU, por lo que las tablas a continuación cubren la CPU.
| Temperatura de la CPU, máxima / media (C) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 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 |
| Pescado de seco | 98 / 97 | 98 / 96 | 98 / 96 | 88 / 83 | 92 / 90 |
| Batidora de vaso - Blender | 98 / 96 | 98 / 97 | 98 / 93 | 91 / 80 | 95 / 87 |
| HandBrake | 98 / 86 | 98 / 87 | 98 / 84 | 93 / 74 | 92 / 86 |
| Compilación LLVM | 98 / 92 | 98 / 92 | 98 / 92 | 87 / 79 | 98 / 93 |
| GROMACS | 98 / 96 | 98 / 96 | 98 / 96 | 89 / 85 | 97 / 94 |
| AbrirBLAS | 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 |
| Cliente MLPerf | 93 / 84 | 93 / 85 | 93 / 77 | 76 / 66 | 97 / 76 |
| Agente de codificación | 90 / 79 | No se ejecuta | 86 / 78 | No se ejecuta | 91 / 84 |
| RAG | 94 / 90 | 94 / 90 | 94 / 86 | 76 / 71 | 88 / 83 |
| Bucle sostenido | 98 / 98 | 98 / 98 | 98 / 97 | 92 / 87 | 94 / 90 |
El Surface Laptop Ultra se comporta térmicamente de la misma manera, a 98 °C sin pérdida durante el ciclo sostenido, razón por la cual destaca su apagado de OpenBLAS. Los OmniBook ejecutaron la misma secuencia de OpenBLAS a hasta 98 °C, con promedios de 95 y 93 °C, y aproximadamente 3.0 GHz, sin fallas. El Pro 9n alcanzó un pico de 5 a 18 °C por debajo de los HP en las pruebas de CPU, con frecuencias dentro de aproximadamente el 1 % de las suyas, y los núcleos Zen 5 del Blade 16 alcanzaron de 98 a 99 °C en 7-Zip y la compilación LLVM.
| Frecuencia media de la CPU (MHz) | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 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 |
| Pescado de seco | 3,269 | 3,269 | 3,263 | 3,292 | 3,645 |
| Batidora de vaso - Blender | 3,123 | 3,241 | 3,174 | 3,216 | 3,729 |
| HandBrake | 2,756 | 2,865 | 2,739 | 2,834 | 3,814 |
| Compilación LLVM | 3,151 | 3,193 | 3,160 | 3,197 | 3,697 |
| GROMACS | 3,308 | 3,315 | 3,325 | 3,367 | 3,874 |
| AbrirBLAS | 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 |
| Cliente MLPerf | 2,114 | 2,241 | 2,165 | 2,027 | 3,593 |
| Agente de codificación | 2,078 | No se ejecuta | 2,242 | No se ejecuta | 3,789 |
| RAG | 2,749 | 2,724 | 2,751 | 2,760 | 3,764 |
| Bucle sostenido | 3,239 | 3,232 | 3,270 | 3,288 | 3,726 |
Bajo carga de todos los núcleos, los OmniBooks, Surface y Pro 9n se estabilizan entre 3.1 y 3.4 GHz, la velocidad que el N1X mantiene al límite en estos chasis, y los HP mantuvieron 3,239 y 3,232 MHz durante el bucle sostenido con puntuaciones estables. El firmware mantiene los relojes al límite sin oscilar, por lo que las puntuaciones son planas. Las unidades SSD también se mantuvieron frías bajo carga, alcanzando un pico de 52 °C en la unidad Sandisk de 128 GB y 64 °C en la unidad KIOXIA de 32 GB durante 80 pasadas de fio.
Rendimiento de almacenamiento
Nuestra prueba de almacenamiento ejecuta las cuatro esquinas de fio contra la unidad de arranque con huellas de 5 GB y 25 GB, a través del sistema de archivos y nuevamente contra el dispositivo sin formato, y presenta aquí los resultados de 25 GB. Las filas del dispositivo sin formato omiten NTFS y BitLocker, por lo que la diferencia entre ambos muestra cuánto de la capacidad de una unidad sobrevive a la ruta de E/S de Windows. Los cuatro sistemas N1X ejecutan Windows en Arm con cifrado de dispositivo BitLocker; en ambos HP, la protección BitLocker estaba activada, mientras que en el Pro 9n estaba desactivada.
| fio, huella de 25 GB, QD32 | OmniBook Ultra 16 (128 GB) | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Surface Laptop Ultra | Pro 9n 15 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|---|
| Lectura secuencial 128K, sistema de archivos (MB/s) | 13,833 | 10,509 | 14,134 | 7,024 | 7,125 |
| Lectura secuencial de 128K, dispositivo sin procesar (MB/s) | 12,479 | 10,047 | 13,815 | 7,165 | 7,134 |
| Escritura secuencial 128K (MB/s) | 11,719 | 9,464 | 11,461 | 5,699 | 5,250 |
| Lectura aleatoria de 4K, sistema de archivos, pico (IOPS) | 437,833 | 289,024 | 300,225 | 338,936 | 694,597 |
| Lectura aleatoria 4K, dispositivo sin procesar, pico (IOPS) | 1,888,501 | 1,412,982 | 1,670,736 | 973,106 | 993,050 |
| Escritura aleatoria 4K, pico (IOPS) | 228,354 | 226,661 | 279,848 | 192,000 | 648,446 |
| Lectura aleatoria sin procesar/del sistema de archivos | 4.31x | 4.89x | 5.56x | 2.87x | 1.43x |
| Lectura aleatoria de 4K, 4 trabajos, latencia p99 (µs, cuanto menor sea el valor, mejor). | 643 | 494 | 477 | 578 | 444 |
| Escritura aleatoria de 4K, 4 trabajos, latencia p99 (µs, cuanto menor sea el valor, mejor). | 586 | 602 | 449 | 758 | 371 |
| Temperatura máxima del variador (°C) | 52 | 64 | 56 | 78 | 60 |
La unidad Sandisk SN8050S de 2 TB del OmniBook de 128 GB alcanzó velocidades de lectura de 13,833 MB/s y de escritura de 11,719 MB/s de forma secuencial, las velocidades de escritura más rápidas de este grupo y solo superadas por la SK hynix de la Surface en lectura. La unidad KIOXIA Gen5 de 1 TB de la unidad de 32 GB alcanzó 10,509 y 9,464 MB/s, y las dos unidades Gen4 del Pro 9n y el Blade 16 se acercaron a los 7 GB/s.
La E/S aleatoria es donde se muestra la ruta de almacenamiento de Windows en Arm. El SN8050S entregó 1.89 M IOPS de lecturas aleatorias de 4K desde el dispositivo raw pero 437.8K a través del sistema de archivos, una diferencia de 4.3x, y la diferencia del KIOXIA fue de 4.9x. La ruta x64 del Blade 16 perdió mucho menos, leyendo 694.6K IOPS a través del sistema de archivos desde una unidad que realiza 993.0K raw. La causa más probable es el cifrado de software de BitLocker con VBS y Memory Integrity activados, y el Pro 9n, con la protección BitLocker desactivada, muestra una diferencia menor de 2.9x. HP configuró estos sistemas de prueba con BitLocker activado.
La ruta del sistema de archivos también produjo largos tiempos de espera. Con 16 trabajos, el 0.01 por ciento más lento de lecturas aleatorias tardó 3.2 segundos en el OmniBook de 128 GB y 6.2 segundos en la unidad de 32 GB, frente a 14 ms en el Blade 16. Un conjunto de filas de 128 GB con esa cantidad de trabajos se mantuvo por encima de nuestro límite de dispersión del 2 por ciento después de una nueva ejecución y se marca como parcial; los resultados máximos y los del dispositivo sin procesar no se ven afectados.
Conclusión
El HP OmniBook Ultra 16 con 128 GB se presenta como el portátil RTX Spark más completo que hemos probado en el lanzamiento de esta plataforma. Iguala al Surface Laptop Ultra con una diferencia de solo unos pocos puntos porcentuales en los resultados de CPU, IA y juegos, ejecuta nuestros dos niveles locales de IA con 62.5 GB de memoria GPU utilizable, completó la tarea de codificación Qwen3.6 más rápido que cualquier otro sistema del grupo y ejecutó la solución OpenBLAS de todos los núcleos que apagó dos unidades Surface a 98 °C sin ningún problema.
La bisagra de la torre y la refrigeración del maletero de HP mantienen al N1X funcionando al límite durante toda la carga, sin pérdidas durante 30 minutos. Y lo que es aún más importante, los sistemas HP nunca fallaron en completar sus pruebas.
El OmniBook de 32 GB demuestra que el rendimiento de la CPU y la GPU del N1X no depende de la capacidad de memoria: se mantiene dentro de un margen de aproximadamente el 2 % respecto a la unidad de 128 GB en las pruebas de CPU, MLPerf y RAG, y lideró el grupo en Cinebench de un solo núcleo y SuperTuxKart. Lo que sacrifica es capacidad de modelo local, ya que una GPU dividida en 12 GB lo excluye de todas las pruebas de carga de modelos y agentes de codificación. Los compradores que buscan el N1X por su CPU apenas pierden con 32 GB; quienes lo buscan para IA local deberían considerar las versiones de 64 GB o 128 GB.
La ruta de almacenamiento de Windows en Arm mantiene las lecturas aleatorias de 4K a menos de una cuarta parte de lo que la unidad puede hacer; algunos puertos Arm64, como SVT-AV1 y GROMACS, se quedan muy atrás de sus versiones x64, y Python de un solo hilo tarda entre un 20 y un 50 por ciento más que en el Blade 16, mientras que primesieve de un solo hilo tarda aproximadamente un 80 por ciento más. La GPU integrada también comparte el bus de memoria con el resto del sistema, por lo que el navegador se ralentizó 1.73 veces mientras se ejecutaba el agente de codificación. Estos son problemas de plataforma/software, no de HP, y esperamos que el ecosistema siga mejorando con nuevos parches y versiones.
Para desarrolladores y creadores que buscan una plataforma móvil extremadamente robusta para ejecutar modelos de 20 a 35 millones de bits localmente, compilar árboles de código extensos o renderizar en la CPU en un portátil delgado de 16 pulgadas, el OmniBook Ultra 16 de 128 GB ofrece más que cualquier otro portátil en esta comparativa.
Clasificación: El HP OmniBook Ultra 16 de 128 GB ocupa el primer puesto como Mejor portátil RTX Spark en nuestra clasificación de Mejores portátiles para IA local.
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