El Lenovo Pro 9n 15 es el portátil plegable de Lenovo de 15.3 pulgadas con NVIDIA RTX Spark para creadores, con una pantalla OLED de 2.5K y 165 Hz, un panel táctil háptico compatible con lápiz y un chasis de aluminio de 0.66 pulgadas de grosor. Nuestra unidad incluye el procesador básico: el N1X de 18 núcleos con una GPU Blackwell de 5,120 núcleos, 32 GB de LPDDR5X y una unidad SSD Gen4 de 1 TB con Windows 11 Pro. Lenovo ofrece el Pro 9n desde 2,999.99 $ para el modelo de 18 núcleos y 32 GB con una unidad SSD de 512 GB. El precio de nuestra configuración de 1 TB con Windows 11 Pro no estaba disponible en el momento de esta reseña.
Esta reseña abarca la construcción y el diseño del Pro 9n, y luego sus resultados en IA local, CPU, memoria, juegos, gestión térmica y almacenamiento. Lo comparamos con el HP OmniBook Ultra 16 de 32 GB, que utiliza la misma GPU de 12 GB distribuida en el chip de 20 núcleos; el Lenovo Yoga 9n 2 en 1 de 16 pulgadas , su hermano Lenovo con el chip de 20 núcleos y 64 GB; y el Razer Blade 16, cuya RTX 5090 fue el portátil x64 más potente en nuestra reseña del Surface Laptop Ultra . Las pruebas de batería aún están en curso y se añadirán cuando finalicen.
El Pro 9n mantiene su N1X más frío que el OmniBook de 20 núcleos a las mismas frecuencias. Lenovo lo califica con hasta 80 W, y mantuvo las frecuencias de todos los núcleos dentro de aproximadamente el 1 % de las del OmniBook de 32 GB en todas las pruebas de CPU, alcanzando un pico de 93 °C, lo que sitúa a sus 18 núcleos entre un 8 y un 11 % por debajo del OmniBook de 20 núcleos en la mayoría de las tareas multihilo y al mismo nivel que este en Stockfish y en la resolución N=20000 de OpenBLAS. La GPU más pequeña pierde entre un 2 y un 5 por ciento en la generación de tokens LLM.
En todos los sistemas, la memoria es el factor limitante y debe ser un factor determinante al momento de la compra. Por ejemplo, no puede cargar el modelo gpt-oss:20b de 12.8 GB. Si bien los usuarios podrían intentar forzarlo, la aplicación de NVIDIA advierte que las asignaciones mínimas y máximas pueden causar problemas. Además, existe el inconveniente práctico de cargar un modelo que consume toda la VRAM, dejando espacio para la caché KV.
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.
Puntos Clave
- Inteligencia artificial de modelos pequeños a toda velocidad: MLPerf Llama 3.1 8B se ejecutó a 55.1 tokens por segundo en la GPU de 5,120 núcleos, un 2 % por debajo del OmniBook de 20 núcleos, y las respuestas RAG tardaron 0.252 segundos. La división de GPU de 12 GB la excluye de nuestras pruebas de carga de modelos y agentes de codificación.
- Menos núcleos, mayor frecuencia de reloj: El Pro 9n mantuvo una frecuencia de 3,288 MHz durante el ciclo sostenido de 30 minutos a un pico de 92 °C y obtuvo una puntuación de 6,394 en Cinebench 2026 multinúcleo, un 8 % por debajo del OmniBook y un 23 % por delante del Razer Blade 16.
- Nivel con 20 núcleos en Stockfish y OpenBLAS: La resolución LU de OpenBLAS en todos los núcleos con N=20000 alcanzó 318.1 GFLOPS frente a 322.4 en el OmniBook, y Stockfish buscó 15.20 Mnps frente a 15.12.
- Una pantalla y un sistema de entrada diseñados para trabajar con color: La pantalla OLED de 15.3 pulgadas funciona a una frecuencia de hasta 165 Hz con un Delta E inferior a 0.5, y la superficie háptica Force Pad de 95 x 150 mm sirve también como superficie de dibujo para el Yoga Pen Gen 2, todo ello en un chasis de aluminio de 0.66 pulgadas con una batería de 92.5 Wh.
- Almacenamiento Gen4, espacio para Gen5: La unidad SSD Samsung Gen4 alcanzó una velocidad de lectura de 7,024 MB/s y fue la que más se calentó del grupo, con 78 °C. Lenovo especifica que la versión Gen5 admite una segunda unidad M.2 2242.
Construcción y Diseño
La Pro 9n es una laptop convencional tipo concha con tapa y base de aluminio en un color que Lenovo denomina Gris Trueno. Mide 13.66 x 9.53 x 0.66 cm en su parte más delgada y pesa 3.64 kg, lo que la convierte en la laptop más ligera de esta comparativa. Lenovo afirma que superó las pruebas MIL-STD-810H, cuenta con la certificación de neutralidad de carbono y utiliza un 50 % de aluminio reciclado en la cubierta inferior.
En la mano, el Pro 9n comparte sus bordes redondeados, la disposición de los puertos y la construcción con el Yoga 9n 2 en 1, y la tapa se mantiene cerrada con un imán. El teclado es más estrecho que el del Yoga, no tiene teclado numérico y el espacio a ambos lados está destinado a los altavoces; tiene un tacto sólido y retroiluminación. El panel táctil de cristal es suave y lo suficientemente grande como para usarlo casi con ambas manos a la vez, y el chasis es ligeramente más estrecho que el del Yoga, que Lenovo diseñó como un convertible de 16 pulgadas.
Lenovo rediseñó los componentes internos del N1X, con un nuevo sistema térmico, rejillas de ventilación más grandes y una protuberancia térmica en la parte inferior que, según la compañía, permite que el Pro 9n funcione a hasta 80 W. La parte inferior muestra una gran rejilla de entrada de aire en la mitad trasera.
Sin la cubierta, dos ventiladores flanquean un disipador de calor con varios tubos de calor que recorren el centro de la placa, con la batería ocupando la parte frontal del chasis. Nuestros resultados respaldan las afirmaciones térmicas de Lenovo: el Pro 9n funcionó a menor temperatura que el OmniBook a frecuencias más altas, como se detalla en la sección de temperaturas. Una decisión de diseño única en comparación con otras plataformas móviles de NVIDIA, al menos hasta ahora, es que Lenovo optó por dos bahías para unidades M.2 2242. Los demás han optado por una sola 2280. Así que Lenovo ofrece una segunda opción de unidad, pero las SSD 2242 tienen menor capacidad y tienden a no rendir tan bien como las 2280.
La pantalla táctil OLED PureSight Pro de 15.3 pulgadas ofrece una resolución de 2560 x 1600 con una frecuencia de actualización variable de 48 a 165 Hz. Lenovo la calibra con X-Rite Pantone y le otorga una calificación Delta E inferior a 0.5, un brillo máximo de 1,100 nits en HDR y una cobertura del 100 % de sRGB y P3, con certificación Dolby Vision y VESA DisplayHDR True Black 1000. Cuatro altavoces, dos woofers de 2 W y dos tweeters de 2 W optimizados para Dolby Atmos, flanquean el teclado.
El teclado tiene un recorrido de tecla de 1.5 mm, retroiluminación y una tecla Copilot. Debajo, la superficie táctil Force Pad mide 95 x 150 mm y funciona como superficie de dibujo con el Yoga Pen Gen 2, que admite 8,192 niveles de presión a través de AES 3.0. La cámara infrarroja de 9.2 MP tiene un obturador electrónico con un interruptor físico en el lateral del chasis, y tres micrófonos con cancelación de ruido gestionan las llamadas de voz.
El lateral derecho incluye el interruptor del obturador de la cámara, el botón de encendido, un lector de tarjetas SD UHS-II, un puerto USB-C y un puerto USB-A siempre activo a 10 Gbps; el lateral izquierdo cuenta con HDMI 2.1, un segundo puerto USB-A, un segundo puerto USB-C y una toma para auriculares. Ambos puertos USB-C funcionan a 40 Gbps con Power Delivery y DisplayPort 2.1, y Lenovo los identifica como Thunderbolt 4 y USB4. La conectividad inalámbrica es Wi-Fi 7 con Bluetooth 5.4, y la batería de 92.5 Wh admite Rapid Charge Express; publicaremos los resultados de la batería una vez que se complete el nuevo arnés de prueba.
La plataforma RTX Spark N1X
RTX Spark es el nombre que NVIDIA le da a la familia de PC con Windows basada en el superchip N1X, el hermano de portátil del GB10 en DGX Spark , y nuestro análisis del Surface Laptop Ultra cubre la plataforma en profundidad. El Pro 9n de nuestro laboratorio lleva la segunda versión, que combina una CPU Grace de 18 núcleos (nueve núcleos más rápidos y nueve núcleos de eficiencia, sin SMT) con una GPU Blackwell RTX de 5,120 núcleos. Lenovo indica que los núcleos más rápidos alcanzan hasta 3.9 GHz y los núcleos de eficiencia hasta 2.8 GHz, y ofrece la GPU de 20 núcleos y 6,144 núcleos en otras configuraciones.
La LPDDR5X del N1X se comparte entre la CPU y la GPU, con una configuración en la aplicación NVIDIA que decide cuánta memoria asigna Windows a la GPU; es un cambio del lado de Windows, no una opción de la BIOS. Configuramos nuestro Pro 9n de 32 GB a 12 GB de GPU y 20 GB de CPU, la misma distribución que el OmniBook de 32 GB, por lo que ambos se comparan directamente. Con 12 GB, ninguno califica para nuestro nivel de modelo de IA local más pequeño, que necesita 16 GB de memoria utilizable por la GPU, y una asignación mayor provendría de la memoria que Windows puede usar. Windows 11 26H1 se ejecuta en Arm64; las aplicaciones x64 pasan por la emulación Prism, y nuestra suite utiliza compilaciones nativas Arm64 de cada carga de trabajo de código abierto.
Especificaciones del Lenovo Pro 9n 15
| Especificación | Lenovo Pro 9n 15 (83SS0003US) |
|---|---|
| Descripción general de la plataforma | |
| Procesador | NVIDIA RTX Spark N1X, CPU de 18 núcleos con GPU Blackwell RTX de 5,120 núcleos (según las pruebas realizadas). NVIDIA RTX Spark N1X, CPU de 20 núcleos con GPU Blackwell RTX de 6,144 núcleos |
| Salud Cerebral | 32 GB de memoria LPDDR5X-9400 soldada, 256 bits (según las pruebas realizadas); hasta 128 GB. GPU de 12 GB / sistema de 20 GB (según las pruebas realizadas) |
| Almacenaje | Hasta dos unidades M.2 2242 (una PCIe Gen4 y una PCIe Gen5). Samsung MZAL81T0HFLB 1TB, Gen4 x4 (según las pruebas realizadas) |
| Sistema operativo | Windows 11 Home o Pro (Arm64); Windows 11 Pro según las pruebas realizadas. |
| Pantalla y E/S | |
| Mostrar | Pantalla táctil OLED PureSight Pro de 15.3 pulgadas, 2.5K (2560 x 1600), VRR de 48-165 Hz, 16:10 1,100 nits pico (HDR), 100 % sRGB y P3, Delta E <0.5, calibrado con X-Rite Pantone. Dolby Vision, VESA DisplayHDR True Black 1000, cristal |
| Puertos | 2 puertos USB-C de 40 Gbps (Thunderbolt 4 / USB4, USB PD, DisplayPort 2.1) 2 puertos USB-A de 10 Gbps (uno siempre activo) 1 puerto HDMI 2.1 (hasta 8K/60Hz) 1 lector de tarjetas SD (UHS-II) 1 conector combinado para auriculares/micrófono |
| Conectividad | Wi-Fi 7 (802.11be 2×2), Bluetooth 5.4 |
| Cámara | 9.2 MP + IR con obturador electrónico y interruptor |
| Audio | Cuatro altavoces: 2 woofers de 2 W, 2 tweeters de 2 W; Dolby Atmos 3x micrófonos |
| Entrada | Teclado retroiluminado, recorrido de 1.5 mm, tecla Copilot. Tableta háptica Force Pad de 95 x 150 mm con soporte para lápiz Lápiz Yoga Gen 2 (AES 3.0, 8,192 niveles de presión) |
| Poder y físico | |
| Batería | 92.5 Wh, Carga rápida Express |
| Diseño Térmico | Ventilaciones más grandes y disipador térmico; hasta 80 W TDP (según la clasificación de Lenovo). |
| Dimensiones | 13.66 x 9.53 x 0.66 pulgadas (347 x 242 x 16.7 mm) |
| Peso | A partir de 3.64 lb (1.65 kg) |
| Color y material | Gris trueno, parte superior e inferior de aluminio; probado según la norma MIL-STD-810H. |
| Precios | |
| Precio (Lenovo.com) | Desde $2,999.99 (18 núcleos, 32 GB, 512 GB); la configuración probada no se especifica. |
Configuración de prueba y metodología
Nuestro Pro 9n 15 incorpora la RTX Spark N1X con su CPU de 18 núcleos y GPU Blackwell de 5,120 núcleos, 32 GB de LPDDR5X-9400 (12 GB para la GPU y 20 GB para el sistema), y una unidad SSD Samsung Gen4 de 1 TB con Windows 11 Pro 26H1 (Arm64). Las pruebas de rendimiento se realizaron en el modo de rendimiento de Lenovo. Las pruebas de duración de la batería se añadirán cuando finalicen.
Todos los sistemas de esta comparativa ejecutaron sr-client 1.2, nuestra suite de pruebas de rendimiento para clientes Windows, en su versión completa y perfil máximo, utilizando la imagen de fábrica de Windows con los controladores y utilidades del fabricante. La suite aplica la misma configuración de laboratorio en todos los sistemas: modo de energía de Windows en "Mejor rendimiento", conectado a la corriente, pantalla con brillo 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 supera el 2 % antes de aceptarla.
| Sistema | CPU | Salud Cerebral | GPU utilizada para pruebas de GPU e IA | SSD | Sistema operativo y modo de 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 |
| 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 |
| Lenovo Yoga 9n 2 en 1 16 | NVIDIA RTX Spark N1X, 20C / 20T | 64 GB LPDDR5X-9400 (32 GB para la GPU / 32 GB para el sistema, divididos) | Procesador Blackwell RTX de 6,144 núcleos (integrado, 32 GB utilizables) | Sandisk PC SN5100S 1TB, Gen4 x4 | Windows 11 Home 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 |
Dos etiquetas se repiten en las tablas, y la primera es la más importante para la sección de IA. "No ejecutado" significa que el conjunto de pruebas rechazó iniciar una prueba porque el hardware no cumple los requisitos: el Pro 9n y el OmniBook de 32 GB, con 12 GB de GPU utilizables, se encuentran por debajo de nuestros dos niveles de modelos, mientras que los 32 GB del Yoga y los 24 GB del Blade 16 los mantienen por debajo del nivel M. La misma etiqueta indica el tamaño N=40000 de OpenBLAS, que necesita 11.9 GB y se omite siempre que supere la mitad de la memoria que Windows reconoce.
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 capacidad de IA local del Pro 9n es limitada, ya que su GPU de 12 GB restringe considerablemente sus funcionalidades. En los modelos compatibles, la GPU de 5,120 núcleos alcanza un rendimiento muy similar al de las GPU de 6,144 núcleos, dado que la generación de tokens a este tamaño está más limitada por el ancho de banda de la memoria que por los núcleos de la GPU. En los modelos que no son compatibles, no puede ejecutarlos en absoluto, lo que deja las pruebas de carga de modelos y agentes de codificación a los equipos Yoga y Blade 16.
Cliente MLPerf v2.0
MLPerf Client ejecuta Llama 3.1 8B y Phi-4-mini a través de cinco categorías de indicaciones e informa el tiempo hasta el primer token y la tasa de tokens posteriores, como media geométrica. Todos los sistemas aquí presentados utilizan llama.cpp con CUDA, por lo que las filas comparan 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 | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B, tiempo hasta el primer token, media geométrica (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.303 | 0.275 | 0.353 | 0.149 |
| Llama 3.1 8B, tasa de tokens, media geométrica (tok/s) | 55.1 | 56.4 | 54.4 | 128.8 |
| Phi-4-mini, tiempo hasta el primer token, media geométrica (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.135 | 0.123 | 0.158 | 0.074 |
| Phi-4-mini, tasa de tokens, media geométrica (tok/s) | 95.2 | 96.8 | 91.8 | 222.7 |
| Analista de datos, de principio a fin (s, cuanto menor sea el número, mejor) | 56.2 | 52.4 | 59.7 | 27.8 |
| Agente analista de datos, tasa de tokens (tok/s) | 46.9 | 49.0 | 45.3 | 108.3 |
| Agente SWE, de extremo a extremo (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 48.0 | 46.2 | 51.6 | 24.6 |
| Agente SWE, tasa de tokens (tok/s) | 44.5 | 46.6 | 43.0 | 102.5 |
El Pro 9n generó Llama 3.1 8B a 55.1 tokens por segundo y Phi-4-mini a 95.2, ambos aproximadamente un 2 % por debajo del OmniBook de 32 GB a pesar de tener un 17 % menos de núcleos de GPU. El tiempo para obtener el primer token, que depende más del cálculo, mostró una diferencia mayor, de aproximadamente un 10 %, y los dos escenarios con agentes tardaron un 7 % y un 4 % más. El Pro 9n superó al Yoga en todas las filas de MLPerf porque el menor presupuesto de energía del Yoga le cuesta más que los núcleos que le faltan al Pro 9n.
Agente de carga y codificación de modelos
Nuestras pruebas de carga de modelos y agentes de codificación requieren al menos 16 GB de memoria utilizable por la GPU para el modelo más pequeño que ejecutamos, el gpt-oss:20b de 12.8 GB, por lo que la configuración de 12 GB de la Pro 9n la excluye de ambas pruebas y hemos omitido esos gráficos en este análisis. Nuestro análisis de la Yoga 9n 2 en 1 de 16 pulgadas muestra el rendimiento que ofrece una configuración de GPU de 32 GB en la misma plataforma, y una Pro 9n configurada con más memoria cumpliría los requisitos para las mismas pruebas.
Generación aumentada de recuperación
Nuestra prueba RAG incorpora 20 963 pasajes de SQuAD v1.1 con nomic-embed-text, recupera los cinco mejores pasajes para cada una de las 2,000 preguntas y responde 400 de ellas con Phi-4-mini, obteniendo una puntuación de coincidencia exacta y F1. Ambos modelos caben en 12 GB, por lo que el Pro 9n ejecuta la prueba completa.
| RAG | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Tiempo de procesamiento: 20,963 pasajes (s; cuanto menor sea el valor, mejor). | 191.8 | 195.2 | 188.8 | 131.0 |
| Tiempo de consulta de recuperación, p50 (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 24.2 | 22.5 | 22.6 | 20.9 |
| Respuesta, tiempo Phi-4-mini para el primer token, p50 (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.171 | 0.156 | 0.181 | 0.109 |
| Respuesta, procesamiento rápido (tok/s) | 6,268 | 7,139 | 5,837 | 11,560 |
| Respuesta, tasa de generación (tok/s) | 96.6 | 102.0 | 91.1 | 209.2 |
| Pregunta a responder, p50 (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 0.252 | 0.231 | 0.262 | 0.159 |
| Respuesta F1 (%) | 74.27 | 73.97 | 73.97 | 74.47 |
El Pro 9n procesó el corpus en 191.8 segundos, más rápido que los 195.2 del OmniBook de 32 GB, y generó respuestas a 96.6 tokens por segundo frente a los 102.0 del HP. Una pregunta típica tardó 0.252 segundos desde la consulta hasta la respuesta, entre los 0.231 del HP y los 0.262 del Yoga, y el Blade 16 respondió en 0.159 segundos. La precisión de F1 fue inferior a medio punto en todos los sistemas.
Rendimiento de CPU
Dos núcleos menos le cuestan al Pro 9n menos de lo que podría sugerir el número de núcleos, porque mantiene relojes más altos que los sistemas de 20 núcleos bajo carga de todos los núcleos. Queda por detrás del OmniBook de 32 GB entre un 8 y un 11 por ciento en renderizado, compresión y compilaciones, lo iguala en Stockfish y la resolución OpenBLAS N=20000, y comparte victorias con el Yoga de 20 núcleos, liderando en Cinebench, Stockfish, primesieve y OpenBLAS. En un solo hilo, pierde alrededor de un 8 por ciento frente a las partes de 20 núcleos en Cinebench y entre un 2 y un 6 por ciento en otros lugares. Frente al Razer Blade 16, el Pro 9n gana en renderizado, compresión y compilaciones, y pierde en GROMACS, Stockfish, OpenBLAS de todos los núcleos, SVT-AV1 y la mayoría de las pruebas de un solo hilo.
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 compara el estado estable con la primera pasada.
| Cinebench 2026 (puntos, cuanto mayor sea el puntaje, mejor) | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Núcleo simple | 518.2 | 564.7 | 557.0 | 480.0 |
| Núcleo único SMT | N/A | N/A | N/A | 661.3 |
| Multi core | 6,394 | 6,934 | 6,292 | 5,179 |
| Bucle sostenido, primera pasada | 6,346 | 6,943 | 6,248 | 5,162 |
| Bucle sostenido, estado estacionario | 6,416 | 6,929 | 6,256 | 5,206 |
| Estado estacionario / primera pasada | 1.011 | 0.998 | 1.001 | 1.009 |
El Pro 9n obtuvo una puntuación de 6,394 en la prueba multinúcleo, un 8 % por debajo de los 6,934 del OmniBook de 32 GB, un 2 % por encima del Yoga y un 23 % por encima del Blade 16. Su puntuación de un solo núcleo de 518.2 quedó entre un 7 y un 8 % por debajo de los sistemas de 20 núcleos. El bucle sostenido aumentó durante la media hora, finalizando en 6,416, el 101.1 % de la primera pasada, con la CPU alcanzando un pico de 92 °C y 3,288 MHz.
7-Zip, Blender, HandBrake y LLVM
El benchmark integrado de 7-Zip informa sobre el rendimiento de compresión y descompresión LZMA en cada hilo y en un núcleo. Blender 4.5 renderiza las escenas Monster, Junkshop y Classroom con Cycles en la CPU. HandBrake codifica 60 segundos de un clip 4K60 por software con x265 y SVT-AV1, y la prueba LLVM compila el árbol completo de LLVM 21.1.4 con Clang y Ninja.
| 7-Zip, un hilo (GIPS, cuanto mayor sea el valor, mejor) | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Total | 8.93 | 9.10 | 9.12 | 9.24 |
| Comprimir | 7.26 | 7.33 | 7.35 | 7.28 |
| Descomprimir | 10.59 | 10.87 | 10.88 | 11.20 |
Estas son las pruebas donde se ve el número de núcleos. El Pro 9n alcanzó 138.1 GIPS en 7-Zip en todos los hilos, un 10 por ciento por debajo del OmniBook y un 10 por ciento por delante del Blade 16, y quedó un 9 por ciento por debajo del HP en la escena Monster de Blender y un 8 por ciento por debajo en Classroom. La compilación LLVM tardó 229.8 segundos frente a 211.1 en el HP y 327.0 en el Blade, y la codificación x265 se ejecutó a 37.7 fps, un 11 por ciento por debajo del OmniBook.
SVT-AV1 funcionó a unos 15 fps en todos los sistemas RTX Spark, frente a los 77.3 fps del Blade 16, lo que apunta a la ruta de código Arm64 de SVT-AV1, ya que las cuatro configuraciones N1X se ejecutan con una diferencia de un fotograma entre sí, y es el caso más claro en nuestro conjunto de software que impulsa el resultado.
Stockfish, Primesieve, Python y el navegador
Stockfish 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 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.
| Prueba | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Banco de pruebas Stockfish, todos los hilos (Mnps, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 15.20 | 15.12 | 13.42 | 17.96 |
| Banco Stockfish, un hilo (Mnps, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 1.70 | 1.73 | 1.72 | 2.04 |
| Primesieve 1e12, todos los hilos (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 10.56 | 9.54 | 10.77 | 10.60 |
| tamiz primo 1e11, un hilo (s, cuanto menor sea el valor, mejor) | 12.34 | 12.02 | 12.01 | 6.67 |
| PyPerformance go (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 114.1 | 111.2 | 110.6 | 75.2 |
| PyPerformance nbody (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 82.5 | 80.6 | 80.5 | 60.8 |
| PyPerformance regex_compile (ms, cuanto menor sea el valor, mejor) | 86.7 | 84.5 | 84.3 | 69.7 |
| Velocímetro 3.1, Edge (puntuación, cuanto mayor sea la puntuación, mejor) | 33.9 | 35.4 | 36.1 | 38.4 |
| 7-Zip x64 bajo emulación, todos los subprocesos (GIPS) | 117.6 | 127.8 | 124.3 | No disponible (nativo x64) |
| 7-Zip x64 bajo emulación, un hilo (GIPS) | 7.94 | 8.36 | 8.25 | No disponible (nativo x64) |
Stockfish es donde las frecuencias de reloj del Pro 9n dan sus frutos. En sus 18 núcleos, realizó búsquedas a 15.20 Mnps, ligeramente por encima de los 15.12 del OmniBook de 20 núcleos y un 13 por ciento por encima del Yoga, funcionando a 3,292 MHz, la frecuencia de reloj de Stockfish más alta de cualquier sistema RTX Spark que hayamos probado. Primesieve en todos los hilos tardó 10.56 segundos frente a los 9.54 del HP.
Las pruebas de un solo hilo dejaron al Pro 9n unos pocos puntos porcentuales por detrás de los procesadores de 20 núcleos, con PyPerformance registrando 114.1 ms frente a 111.2 y una puntuación de Speedometer de 33.9, la más baja de todas, y el Blade 16 lideró todas excepto Cinebench de un solo núcleo, donde los 518.2 del Pro 9n superaron sus 480.0. La compilación x64 de 7-Zip se ejecutó a 117.6 GIPS bajo emulación, el 85 por ciento del resultado nativo.
GROMACS, OpenBLAS y memoria
GROMACS ejecuta el caso de dinámica molecular benchMEM en 16 núcleos 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 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) | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| GROMACS benchMEM, mejor diseño (ns/día) | 16.88 | 17.43 | 17.15 | 26.41 |
| OpenBLAS LU N=10000, todos los núcleos (GFLOPS) | 303.4 | 326.9 | 281.3 | 400.9 |
| OpenBLAS LU N=20000, todos los núcleos (GFLOPS) | 318.1 | 322.4 | 298.6 | 454.4 |
| OpenBLAS LU N=40000, todos los núcleos (GFLOPS) | No se ejecuta (requiere 11.9 GB) | No se ejecuta (requiere 11.9 GB) | 282.5 | 498.5 |
| OpenBLAS LU N=20000, clase principal (GFLOPS) | 403.8 | 432.2 | 273.2 | 240.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, todos los núcleos (GFLOPS) | 357.6 | 368.9 | 312.7 | 455.4 |
| OpenBLAS DGEMM M=8000, clase principal de núcleos (GFLOPS) | 448.3 | 488.7 | 346.7 | 252.4 |
OpenBLAS apenas separó al Pro 9n del OmniBook de 32 GB. Su resolución LU de todos los núcleos a N=20000 alcanzó 318.1 GFLOPS frente a 322.4, su DGEMM de todos los núcleos 357.6 frente a 368.9, y sus nueve núcleos rápidos por sí solos resolvieron N=20000 a 403.8 GFLOPS, lo que supera su propio resultado de todos los núcleos como lo hace en el HP. El Pro 9n superó al Yoga en cada fila de OpenBLAS que ejecutó, y el Blade 16 superó a todos en todos los núcleos. GROMACS colocó al Pro 9n un 3 por ciento por detrás del HP en 16.88 ns/día, frente a 26.41 en el Blade.
| Prueba | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Copia de STREAM (MB/s, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 127,682 | 128,814 | 118,738 | 43,731 |
| STREAM Triad (MB/s, cuanto mayor sea el valor, mejor) | 120,272 | 121,662 | 112,067 | 48,298 |
| Latencia de memoria, búfer de 1 GiB, páginas de 4 KiB (ns, cuanto menor sea el valor, mejor). | 143.4 | 143.5 | 141.8 | 129.6 |
| Latencia entre núcleos, media de todos los pares (ns, cuanto menor sea el valor, mejor). | 160.6 | 160.9 | 162.8 | 57.0 |
El rendimiento de la memoria es el mismo que el de los sistemas de 20 núcleos. STREAM Triad alcanzó los 120,272 MB/s, aproximadamente un 1% menos que el OmniBook y 2.5 veces más que el Blade 16, con una latencia de memoria de 143.4 ns y una latencia entre núcleos de 160.6 ns, ambas en línea con las de HP.
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. FFmpeg codifica el mismo clip 4K60 con NVENC HEVC a 8 Mbps y con el codificador HEVC de Media Foundation cuando está disponible.
| Prueba (cuanto mayor, mejor) | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativo, promedio (fps) | 218.4 | 236.1 | 216.4 | 200.0 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, nativo, estable (fps) | 140 | 147 | 131 | 115 |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 bajo emulación, promedio (fps) | 248.6 | 265.4 | 186.8 | No disponible (nativo x64) |
| SuperTuxKart 1080p Ultra, x64 bajo emulación, estable (fps) | 94 | 143 | 93 | No disponible (nativo x64) |
| FFmpeg NVENC HEVC, 4K60 a 8 Mbps (fps) | 139 | 137 | 139 | 132 |
| Fundación de Medios FFmpeg HEVC (fps) | 55 | 55 | 65 | N/A |
El Pro 9n obtuvo un promedio de 218.4 fps con la compilación nativa, un 7 por ciento por debajo del OmniBook de 32 GB y al mismo nivel que el Yoga, y por delante de los 200.0 del Blade 16, lo que sugiere que la RTX 5090 no es lo que limita el juego a 1080p. La compilación x64 bajo emulación obtuvo un promedio de 248.6 fps, más rápido que la compilación nativa, aunque su tasa de fotogramas constante de 94 fps muestra un ritmo peor. NVENC es de función fija, y los 139 fps del Pro 9n en HEVC igualaron a los sistemas de 20 núcleos.
Térmicas
Los resultados térmicos del Pro 9n son el argumento más sólido a favor del diseño del sistema de Lenovo. Alcanzó un pico de 93 °C en HandBrake y 92 °C en Cinebench y el bucle sostenido, sus pruebas más exigentes, y entre 83 y 92 °C en el resto de la suite de CPU, donde el OmniBook de 32 GB alcanzó un pico de 97 a 98 °C en todas las pruebas de CPU. Su promedio en el bucle sostenido fue de 87 °C frente a los 98 °C del HP. Los sistemas RTX Spark informan la temperatura de la CPU solo a través de las zonas térmicas de Windows, y la zona del Pro 9n arrojó lecturas falsas breves de 100 a 130 °C en reposo, las cuales excluimos.
| Temperatura de la CPU, máxima / media (C) | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Cinebench 2026 | 92 / 70 | 98 / 83 | 72 / 65 | 96 / 78 |
| 7-Zip | 83 / 63 | 98 / 77 | 76 / 62 | 99 / 84 |
| Pescado de seco | 88 / 83 | 98 / 96 | 71 / 69 | 92 / 90 |
| Batidora de vaso - Blender | 91 / 80 | 98 / 97 | 80 / 75 | 95 / 87 |
| HandBrake | 93 / 74 | 98 / 87 | 86 / 71 | 92 / 86 |
| Compilación LLVM | 87 / 79 | 98 / 92 | 81 / 75 | 98 / 93 |
| GROMACS | 89 / 85 | 98 / 96 | 84 / 81 | 97 / 94 |
| AbrirBLAS | 92 / 83 | 97 / 93 | 85 / 74 | 91 / 87 |
| STREAM | 78 / 66 | 95 / 89 | 64 / 59 | 75 / 71 |
| SuperTuxKart | 74 / 68 | 94 / 86 | 68 / 62 | 89 / 82 |
| Cliente MLPerf | 76 / 66 | 93 / 85 | 72 / 60 | 97 / 76 |
| Agente de codificación | No se ejecuta | No se ejecuta | 71 / 67 | 91 / 84 |
| RAG | 76 / 71 | 94 / 90 | 84 / 75 | 88 / 83 |
| Bucle sostenido | 92 / 87 | 98 / 98 | 72 / 70 | 94 / 90 |
El funcionamiento a menor temperatura no afectó la velocidad de reloj del Pro 9n: bajo carga de todos los núcleos, mantuvo frecuencias dentro de aproximadamente el 1 por ciento de la del OmniBook en todas las pruebas de CPU y por encima de ellas en Stockfish, GROMACS, OpenBLAS y el bucle sostenido, incluyendo 3,288 MHz en el bucle sostenido frente a 3,232 MHz en el HP y 3,015 MHz en el Yoga. Lenovo especifica que el Pro 9n tiene un consumo de hasta 80 W y el Yoga de 70 W, y con dos núcleos menos compartiendo ese presupuesto, el Pro 9n puede hacer funcionar cada núcleo más rápido a una temperatura más baja. Como todos los sistemas RTX Spark que hemos probado, mantuvo su frecuencia constante durante todo el bucle.
| Frecuencia media de la CPU (MHz) | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Cinebench 2026 | 2,951 | 2,964 | 2,799 | 4,158 |
| 7-Zip | 2,849 | 2,862 | 2,722 | 4,014 |
| Pescado de seco | 3,292 | 3,269 | 3,057 | 3,645 |
| Batidora de vaso - Blender | 3,216 | 3,241 | 3,111 | 3,729 |
| HandBrake | 2,834 | 2,865 | 2,687 | 3,814 |
| Compilación LLVM | 3,197 | 3,193 | 3,083 | 3,697 |
| GROMACS | 3,367 | 3,315 | 3,226 | 3,874 |
| AbrirBLAS | 3,192 | 3,057 | 2,890 | 4,274 |
| STREAM | 3,101 | 3,251 | 3,077 | 3,684 |
| SuperTuxKart | 2,017 | 2,008 | 2,002 | 4,349 |
| Cliente MLPerf | 2,027 | 2,241 | 1,935 | 3,593 |
| Agente de codificación | No se ejecuta | No se ejecuta | 1,945 | 3,789 |
| RAG | 2,760 | 2,724 | 2,707 | 3,764 |
| Bucle sostenido | 3,288 | 3,232 | 3,015 | 3,726 |
La unidad SSD fue el único componente que se calentó, alcanzando la unidad Samsung un pico de 78 °C durante la prueba de almacenamiento, la temperatura más alta de todos los sistemas en esta comparación y 14 °C por encima de la Gen5 KIOXIA de 32 GB del OmniBook.
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 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 qué parte de la capacidad de la unidad resiste la ruta de E/S de Windows. La protección BitLocker estaba desactivada en el Pro 9n y el Yoga, y activada en el OmniBook.
| fio, huella de 25 GB, QD32 | Pro 9n 15 | OmniBook Ultra 16 (32 GB) | Yoga 9n 2 en 1 16 | Razer Hoja 16 |
|---|---|---|---|---|
| Lectura secuencial 128K, sistema de archivos (MB/s) | 7,024 | 10,509 | 6,874 | 7,125 |
| Lectura secuencial de 128K, dispositivo sin procesar (MB/s) | 7,165 | 10,047 | 6,975 | 7,134 |
| Escritura secuencial 128K (MB/s) | 5,699 | 9,464 | 5,905 | 5,250 |
| Lectura aleatoria de 4K, sistema de archivos, pico (IOPS) | 338,936 | 289,024 | 394,468 | 694,597 |
| Lectura aleatoria 4K, dispositivo sin procesar, pico (IOPS) | 973,106 | 1,412,982 | 765,766 | 993,050 |
| Escritura aleatoria 4K, pico (IOPS) | 192,000 | 226,661 | 68,923 | 648,446 |
| Lectura aleatoria sin procesar/del sistema de archivos | 2.87x | 4.89x | 1.94x | 1.43x |
| Lectura aleatoria de 4K, 4 trabajos, latencia p99 (µs, cuanto menor sea el valor, mejor). | 578 | 494 | 522 | 444 |
| Escritura aleatoria de 4K, 4 trabajos, latencia p99 (µs, cuanto menor sea el valor, mejor). | 758 | 602 | 12,255 | 371 |
| Temperatura máxima del variador (°C) | 78 | 64 | 67 | 60 |
La unidad Samsung Gen4 de 1 TB del Pro 9n alcanzó velocidades de lectura de 7,024 MB/s y de escritura de 5,699 MB/s de forma secuencial, al mismo nivel que las unidades Gen4 del Yoga y el Blade 16, y aproximadamente dos tercios de la unidad KIOXIA Gen5 del OmniBook. Las lecturas aleatorias a través del sistema de archivos alcanzaron las 338.9 K IOPS, superando las 289.0 K del HP, desde un límite superior de 973.1 K. Esta diferencia de 2.9x es menor que la de 4.9x del OmniBook, lo que concuerda con el hecho de que el cifrado por software de BitLocker tiene un coste mayor para el HP.
Las escrituras aleatorias alcanzaron 192.0 IOPS, por debajo de los 226.7 de HP, pero casi tres veces más que la unidad QLC del Yoga. Seis de las configuraciones fio del Pro 9n variaron en más de nuestro límite del 2 % después de una nueva ejecución y están marcadas como parciales, distribuidas entre lecturas aleatorias, escrituras aleatorias y una lectura secuencial en la huella de 5 GB. Lenovo especifica espacio para una segunda unidad M.2 2242 en Gen5, que sería la ruta de actualización para los compradores que desean la velocidad secuencial de los sistemas de 20 núcleos.
Conclusión
El Lenovo Pro 9n 15 presenta argumentos convincentes para el chip RTX Spark de 18 núcleos. El diseño térmico de Lenovo y su potencia nominal de 80 W le permiten mantener frecuencias de reloj en todos los núcleos más altas que los portátiles de 20 núcleos con un pico de 92 °C, por lo que termina a un 8-11 % del OmniBook Ultra 16 de 32 GB en renderizado y lo iguala en compilación y compilación en Stockfish y OpenBLAS. Su GPU más pequeña cuesta entre un 2 y un 5 % en la generación de tokens LLM, y es el sistema más ligero de todos con 165 kg, con una pantalla OLED de 3.64 Hz calibrada a un Delta E inferior a 0.5 y un Force Pad compatible con lápiz óptico.
La memoria es realmente el único límite de esta configuración, ya que una GPU de 12 GB dividida de 32 GB no puede contener los 12.8 GB de gpt-oss:20b, por lo que el Pro 9n queda fuera de nuestras pruebas de carga de modelos y agentes de codificación, y su SSD Gen4 lee a aproximadamente dos tercios de la velocidad secuencial de la unidad Gen5 del OmniBook, aunque Lenovo ofrece una segunda opción de unidad. También se aplican las advertencias de la plataforma: la ruta de E/S de Windows en Arm, los puertos Arm64 como SVT-AV1 que están por detrás de sus compilaciones x64, y el trabajo de un solo hilo donde el Razer Blade 16 lleva la delantera. Como siempre, esperamos que el ecosistema de software avance rápidamente ahora que estas unidades están en el mercado.
Para creadores y desarrolladores que buscan la CPU RTX Spark y una pantalla OLED con calibración de color en el chasis más ligero del grupo, y cuyo trabajo de IA local se adapta a modelos pequeños, el Pro 9n 15 ofrece un rendimiento muy similar al de los sistemas de 20 núcleos y, además, funciona a menor temperatura. Quienes deseen ejecutar modelos de 20B o superiores localmente deberían configurarlo con más memoria o considerar un sistema de 64 GB o 128 GB.
Clasificación: El Lenovo Pro 9n 15 aparece en la sección RTX Spark de nuestra clasificación de Mejores portátiles para IA local , junto con los demás sistemas N1X que hemos probado en nuestra nueva suite de clientes.
Amazon