Aggiornato il 15 settembre 2026: l'HP ZBook Ultra G3a 16 è arrivato in laboratorio come unità di pre-produzione e si unisce alla pagina come articolo "In laboratorio", puntando al titolo di "Miglior modello di grandi dimensioni" attualmente detenuto dal suo fratello maggiore G1a. Pubblicato originariamente in precedenza oggi. I prezzi indicati sono quelli del modello testato al momento della recensione; questo mercato è in rapida evoluzione, quindi si consiglia di consultare i configuratori dei produttori prima dell'acquisto.
Ogni laptop presente in questa classifica è stato testato nei laboratori di StorageReview. Misuriamo direttamente le prestazioni AI locali: UL Procyon AI Text Generation esegue gli stessi modelli su ogni sistema compatibile e, laddove l'hardware lo consenta, approfondiamo i test con LM Studio e Ollama. Nessuna delle classifiche in questa pagina si basa sulle specifiche tecniche e ogni prodotto selezionato rimanda alla recensione contenente i dati.
Nel 2026, per eseguire modelli di intelligenza artificiale su un laptop, esistono due strade principali. Le GPU dedicate NVIDIA RTX PRO offrono il maggior numero di token al secondo, ma il modello deve rientrare nella VRAM della scheda, che varia da 8 GB a 24 GB. Le architetture con memoria unificata e condivisa, guidate da AMD Ryzen AI Max+ (Strix Halo) e dalle piattaforme Intel Core Ultra con memoria condivisa LPCAMM2, privilegiano la capacità a scapito della velocità pura: la GPU può utilizzare gran parte della memoria di sistema, consentendo quindi il caricamento di modelli di dimensioni maggiori. Le soluzioni presentate di seguito coprono entrambe le strade, inclusa la classe di efficienza basata su NPU.
A prima vista
| Categoria | Sistema | Motore AI | Risultato eccezionale | Recensione Completa |
|---|---|---|---|---|
| Miglior laptop in assoluto per l'IA locale | Dell Pro Max 18 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 185 tok/s (Phi, Procyon), il laptop più veloce che abbiamo testato | Recensione del Pro Max 18 Plus |
| Ideale per modelli di grandi dimensioni | HP ZBook Ultra G1a 14 | Ryzen AI Max+ PRO 395, fino a 96 GB di memoria unificata assegnabile | DeepSeek-R1 caricato 70B; Gemma 3 27B a 9 tok/s | Recensione dello ZBook Ultra G1a |
| Miglior bilanciamento da 16 pollici | Dell Pro Max 16 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 179 tok/s (Phi) con 6 ore e 21 minuti di autonomia della batteria | Recensione del Pro Max 16 Plus |
| Miglior ultraportatile | Lenovo ThinkPad P14s Gen 7 | RTX PRO 1000 Blackwell 8GB / 64GB LPCAMM2 | 55 tok/s (Phi) a 3.59 libbre | Recensione del P14s Gen 7 |
| Ottimale senza scheda grafica dedicata | Dell Pro Precision 5 14s Intel | Intel Arc Pro B390 iGPU, 64 GB di memoria LPCAMM2 condivisa | Modelli testati con oltre 8 GB di VRAM, 23 ore e 50 minuti di autonomia della batteria | Recensione del Pro Precision 5 14s |
| Il miglior sistema NPU sottile e leggero | HP EliteBook 6 G1q | Snapdragon X Plus, NPU esagonale da 45 TOPS, 32 GB | Llama 3.2 3B a 37 tok/s in LM Studio | Recensione dell'EliteBook 6 G1q |
Le scelte
Miglior laptop in assoluto per l'IA locale: Dell Pro Max 18 Plus
Il Pro Max 18 Plus ha registrato i risultati più veloci in termini di intelligenza artificiale locale tra tutti i laptop testati nei laboratori di StorageReview. Nel test UL Procyon AI Text Generation, la sua RTX PRO 5000 Blackwell (24 GB GDDR7) ha spinto Phi a 185.1 token al secondo, Mistral a 140.5 e Llama 3 a 119.7, con un tempo di generazione del primo token inferiore a 0.35 secondi su ogni modello. Il Core Ultra 9 285HX e i 128 GB di memoria CAMM2 mantengono il resto della pipeline a bassa velocità, mentre i 24 GB di VRAM supportano agevolmente modelli quantizzati di classe 20 miliardi.
I compromessi sono esattamente quelli che il telaio suggerisce: 7.17 kg e 3 ore e 39 minuti di autonomia misurata, la più breve nel nostro set di dati sui laptop. Si tratta di un computer fisso che per caso si può piegare. Il prezzo di listino al momento della recensione era di 9,245 dollari. Se la velocità di inferenza locale è l'aspetto più importante, questa è la risposta.
Recensione: Dell Pro Max 18 Plus: prestazioni Blackwell RTX PRO 5000 in mobilità
Ideale per modelli di grandi dimensioni: HP ZBook Ultra G1a 14
La velocità è un aspetto fondamentale, la capacità è l'altro. Lo ZBook Ultra G1a combina il processore AMD Ryzen AI Max+ PRO 395 con 128 GB di memoria unificata LPDDR5X, di cui fino a 96 GB assegnabili alla GPU Radeon 8060S. Questa configurazione ci ha permesso di eseguire modelli che nessun laptop con GPU dedicata è in grado di gestire: DeepSeek-R1 70B e QwQ 32B sono stati eseguiti localmente in LM Studio e Ollama, mentre Gemma 3 27B ha generato 8.96 token al secondo con un'elaborazione rapida a 73 token al secondo.
Le sue prestazioni con Procyon sono inferiori a quelle di qualsiasi altra macchina RTX PRO presente in questo confronto (Phi a 65 token al secondo), quindi non è la scelta ideale per chat veloci su modelli compatti. È invece la scelta giusta quando il design è l'elemento principale, e lo è con un peso di soli 3.3 kg e un'autonomia di 10 ore e 35 minuti. Si tratta della stessa architettura a memoria unificata che troviamo nell'AMD Strix Halo per desktop, racchiusa in un case da 14 pollici.
Recensione: HP ZBook Ultra G1a 14
In laboratorio: HP ZBook Ultra G3a 16
Il modello più adatto alle grandi dimensioni, di cui abbiamo parlato prima, potrebbe presto cedere il passo al suo successore. Lo ZBook Ultra G3a 16 è nel nostro laboratorio come unità di pre-produzione: 192 GB di memoria unificata LPDDR5X-8533 con fino a 160 GB assegnabili alla GPU (il G1a 14 arriva al massimo a 128 GB e 96 GB), un processore Ryzen AI Max+ PRO 495 e un sistema di raffreddamento riprogettato che supporta 100 W, laddove il G1a si fermava a 55 W. La capacità di memoria ha permesso al G1a di conquistare il primo posto, mentre il consumo energetico ne ha limitato le prestazioni; il G3a punta a superare entrambi gli aspetti. I benchmark saranno disponibili solo dopo la commercializzazione del prodotto, prevista per ottobre, a cui seguiranno i prezzi, e il notebook entrerà in classifica una volta completati i test con Procyon e LM Studio. Per maggiori dettagli sull'hardware, consultate la nostra anteprima dello ZBook Ultra G3a 16.
Miglior equilibrio tra i notebook da 16 pollici: Dell Pro Max 16 Plus
Il Pro Max 16 Plus monta la stessa RTX PRO 5000 Blackwell da 24 GB del 18 Plus e non ha praticamente nulla da invidiare alle prestazioni del modello di punta: Phi a 178.6 token al secondo, Mistral a 134.2, Llama 3 a 114.7, circa il 96% del throughput del modello di punta. In cambio, pesa 5.63 kg invece di 7.17 kg e offre quasi il doppio dell'autonomia, arrivando a 6 ore e 21 minuti.
Per la maggior parte delle persone che desiderano prestazioni di inferenza locale elevate in un unico dispositivo, questa è la scelta migliore tra le due. Inoltre, si aggiudica il primo posto nella nostra classifica delle migliori workstation mobili , quindi la velocità dell'IA è garantita dalla suite completa di applicazioni professionali già validate.
Recensione: Dell Pro Max 16 Plus: progettato per lunghe giornate e lavori impegnativi
Miglior ultraportatile: Lenovo ThinkPad P14s Gen 7
Con un peso di soli 3.59 kg, il P14s Gen 7 è il laptop più leggero tra quelli con GPU Blackwell dedicata. La RTX PRO 1000 (8 GB GDDR7) ha raggiunto 55.1 token al secondo in Phi e 40.3 in Mistral, velocità interattive reali per modelli di classe 7B, e la NPU Panther Lake da 50 TOPS lo rende una macchina Copilot+. L'autonomia della batteria di 15 ore e 52 minuti significa che le capacità di intelligenza artificiale non compromettono la tua giornata lavorativa.
Prima dell'acquisto, informatevi sui limiti: il nostro test con Llama 2 13B non è andato a buon fine perché quel modello richiede circa 12 GB di memoria grafica tramite il percorso Procyon, mentre la GPU ne ha solo 8 GB. Per i modelli con quantizzazione a 7B o inferiore, questa scheda è un'ottima soluzione; per modelli più grandi, consultate la pagina dedicata.
Recensione: Lenovo ThinkPad P14s Gen 7
Miglior modello senza scheda grafica dedicata: Dell Pro Precision 5 14s Intel
Nessuna GPU dedicata, nessun problema, entro limiti ragionevoli. Il Pro Precision 5 14s di Intel combina il Core Ultra X9 388H (NPU a 50 TOPS) con la grafica integrata Intel Arc Pro B390, utilizzando un pool di memoria condivisa LPCAMM2 da 64 GB. Nei nostri test, questo pool ha gestito carichi di lavoro AI locali più complessi di quelli che una scheda dedicata da 8 GB poteva supportare, completando l'intera suite Procyon AI Text Generation (punteggi di 887 su Phi e 786 su Llama 2), laddove i sistemi con VRAM limitata non sono riusciti a completare il test.
La velocità di generazione è modesta rispetto al silicio RTX PRO, quindi è meglio considerarla un valido assistente in background piuttosto che un fulmine di guerra. Il resto del pacchetto è notevole: 3.12 kg e 23 ore e 50 minuti di autonomia misurata, la seconda migliore in tutto il nostro set di dati. Si aggiudica inoltre il primo posto nella classifica delle migliori workstation ultraportatili per dispositivi mobili.
Recensione: Dell Pro Precision 5 14s Intel
Miglior sistema NPU sottile e leggero: HP EliteBook 6 G1q
L'EliteBook 6 G1q risponde a una domanda diversa: di quanto poco dispositivo hai bisogno per un'intelligenza artificiale on-device davvero utile? Il suo Snapdragon X Plus con NPU Hexagon da 45 TOPS ha eseguito Llama 3.2 3B a 36.7 token al secondo e Gemma 3 4B a 29.3 in LM Studio, con i modelli da 1B che hanno superato i 62 token al secondo. Si tratta di velocità di chat utilizzabili per un dispositivo da 3.17 kg che ha registrato un'autonomia di 19 ore e 35 minuti.
Il limite massimo è basso, il modello con 4B parametri era il più grande che abbiamo testato, quindi è più adatto a chat locali, riassunti e assistenti offline piuttosto che a modelli complessi. Con un prezzo di circa 3,100 dollari nella configurazione testata, era anche il sistema meno costoso di questa pagina.
Recensione: HP EliteBook 6 G1q: Autonomia per tutta la giornata in un laptop leggero
Anche testato
Questi sistemi sono stati sottoposti allo stesso processo di laboratorio e meritano di essere presi in considerazione dall'acquirente giusto, anche se oggi non occupano una posizione specifica in una determinata categoria.
- Lenovo Think Pad P16 generazione 3: la terza macchina RTX PRO 5000 della flotta (Phi a 141.2 tok/s); la nostra unità è stata fornita con 32 GB di RAM, il che ha limitato il resto del flusso di lavoro.
- HP ZBook Fury G1i 18: stessa classe di GPU Blackwell da 24 GB del Pro Max 18 Plus, un gradino indietro in termini di velocità di elaborazione (Phi a 157.4 tok/s) e $ 11,687 nella configurazione testata durante la recensione.
- Dell Pro Precision 7 16 Intel: RTX PRO 3000 Blackwell con 12 GB di VRAM, il miglior risultato tra le GPU di fascia media in questo campo (punteggio di generazione di testo Procyon di 2,244 su Phi tramite DirectML); i suoi 12 GB aprono la classe 14B che le schede da 8 GB non possono supportare.
- Lenovo Think Pad P1 generazione 8: RTX PRO 2000 8GB in uno chassis da 4.06 libbre con 12 ore e 59 minuti di autonomia della batteria; Phi a 77.3 tok/s.
- Dell Pro Max 14 Premium: RTX PRO 2000 8GB da 3.55 libbre; Phi a 54.1 tok/s.
- Dell Pro Max 16 (Ryzen): RTX PRO 1000 8GB con un risultato di 16 ore e 2 minuti di autonomia della batteria; Phi a 61.9 tok/s.
- Lenovo ThinkPad P14s Gen 6: RTX PRO 500 6GB; Blackwell AI entry a 45.7 tok/s su Phi.
- Dell Pro Precision 5 16s Intel: il fratello da 16 pollici del nostro modello senza GPU dedicata, basato sulla stessa piattaforma a memoria condivisa, con la batteria per workstation che ha la durata maggiore che abbiamo mai misurato: 24 ore e 43 minuti.
- Dell Pro Precision 5 14s AMD: 60 TOPS NPU e un pool condiviso da 64 GB; il percorso immagine AMD Procyon INT8 non era ancora disponibile al momento del test, il che limita il confronto. Dell Pro Precision 5 16s AMD Offre lo stesso Ryzen AI 9 HX PRO 475 e la stessa NPU 60 TOPS in uno chassis da 16 pollici e ha registrato il throughput LLM locale più elevato della linea Pro Precision nei nostri test, nettamente superiore al suo omologo Intel sia su Llama3 che su Llama2, risultando la scelta migliore di questa famiglia per le attività di inferenza locale.
- HP EliteBook X G1a: Ryzen AI 9 HX 375 con NPU a 55 TOPS; non abbiamo ancora eseguito la nostra suite LLM su di esso.
Come siamo classificati
UL Procyon AI Text Generation è il nostro parametro di riferimento per la comparazione tra i vari modelli: gli stessi quattro modelli (Phi, Mistral, Llama 3 e Llama 2, laddove compatibile) su ogni laptop in grado di ospitarli, quindi i valori di token al secondo sono direttamente confrontabili. Laddove l'hardware lo consenta, approfondiamo le analisi con LM Studio e Ollama sui modelli più potenti. Ogni laptop viene valutato una sola volta per ciascun parametro di misurazione e un sistema compare in questa pagina solo se ha prodotto risultati di intelligenza artificiale utilizzabili nel nostro laboratorio.
In questo mercato i prezzi variano rapidamente, quindi qualsiasi cifra in dollari presente in questa pagina si riferisce al prezzo effettivo rilevato al momento della pubblicazione della recensione. Non formuliamo affermazioni sul valore senza aver prima verificato i prezzi correnti sui configuratori dei fornitori e, quando lo facciamo, indichiamo la data della verifica.
FAQ sull'intelligenza artificiale locale del laptop
Per un'intelligenza artificiale locale su un laptop, cosa è più importante: la VRAM o la memoria totale?
Entrambi, per ragioni diverse. Un modello deve rientrare nella memoria raggiungibile dalla GPU: sulle schede dedicate si tratta di VRAM (da 8 GB a 24 GB in questo ambito), e il nostro test Llama 2 13B non è andato a buon fine su schede da 8 GB perché richiedeva circa 12 GB. Le architetture con memoria unificata e condivisa ribaltano la situazione: i processori AMD Ryzen AI Max+ possono assegnare fino a 96 GB di RAM di sistema alla GPU, e i pool di memoria condivisa LPCAMM2 di Intel raggiungono i 64 GB, quindi anche modelli molto più grandi vengono caricati, seppur a velocità inferiori. La compatibilità determina se un modello viene eseguito; il silicio determina la velocità di esecuzione.
Qual è il modello più grande che StorageReview ha eseguito su un laptop?
DeepSeek-R1 70B, caricato localmente sull'HP ZBook Ultra G1a 14 tramite il suo pool di memoria unificata assegnabile da 96 GB. Per la generazione continua, abbiamo misurato Gemma 3 27B a 8.96 token al secondo sulla stessa macchina. Sul lato desktop, l'asticella è più alta; la classifica dei migliori desktop per l'IA locale comprende sistemi che supportano modelli molto più grandi.
Le valutazioni NPU TOPS sono rilevanti per l'esecuzione di LLM?
Meno di quanto suggerisca il marketing, oggi. La maggior parte dei runtime LLM locali si basa sulla GPU e ogni valore di token al secondo in questa pagina proviene dall'inferenza GPU, ad eccezione dello Snapdragon EliteBook, dove il punto di forza è lo stack AI della piattaforma. Le NPU attualmente si distinguono per l'efficienza e per i percorsi di generazione di immagini INT8, ed è per questo che molti di questi computer sono qualificati come PC Copilot+. Acquistate pensando prima di tutto alla GPU e alla memoria.
Che impatto ha sulla durata della batteria l'esecuzione dei modelli in locale?
L'inferenza è uno dei carichi di lavoro più pesanti che un laptop possa gestire in modo continuativo, quindi è consigliabile utilizzare l'alimentazione di rete per sessioni di lavoro intense. I dati sulla durata della batteria riportati in questa pagina si riferiscono ai risultati di PCMark 10 Modern Office, un indicatore di produttività, e la differenza è enorme: 3 ore e 39 minuti sul nostro laptop AI più veloce contro quasi 24 ore sul Dell con memoria condivisa. La nostra classifica della durata della batteria dei laptop elenca tutti i modelli disponibili.
Dovrei piuttosto acquistare un computer fisso per l'intelligenza artificiale locale?
Se il computer rimarrà su una scrivania, sì, probabilmente. I sistemi desktop offrono più memoria per dollaro, una migliore gestione termica e nessun compromesso sulla durata della batteria; la nostra classifica dei migliori desktop per l'IA locale parte da un prezzo simile a quello dei laptop di fascia media che trovate qui. I laptop in questa pagina sono pensati per chi deve svolgere attività di IA in mobilità.
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