Lenovo ThinkPad T1g Gen 9は、ビジネス向けThinkPadにコンシューマー向けグラフィックスカードを組み合わせた製品です。16インチのアルミニウム製ノートブックで、Intel vPro、MIL-STD-810Hテスト、ディスクリートTPM、TrackPointを搭載しています。最上位のグラフィックスオプションは、12GBメモリを搭載したGeForce RTX 5070 Laptop GPUですが、モバイルワークステーションではRTX PROバリアントが搭載されます。Lenovoは、ThinkPadの耐久性と強力なGPUを求めるクリエイティブプロフェッショナルやエンジニアをターゲットにしており、ゲーミングに関する記述はありません。レビュー機は、Core Ultra 7 366H、64GBのLPCAMM2メモリ、2TB Gen5 SSD、3.2KタンデムOLEDタッチパネルを搭載しています。
主要なポイント（要点）
- クリエイター向けに売り込まれた、ビジネス向けThinkPadに搭載されたコンシューマー向けGPU。 T1g Gen 9は、vPro、専用TPM、MIL-STD-810Hテストといった機能を維持しつつ、ワークステーション向けグラフィックスをGeForceに変更し、最大構成は12GBのRTX 5070となっています。Lenovoは、クリエイティブプロフェッショナルやエンジニアをターゲットユーザーとして挙げており、ISV認証やゲーミング性能については特に言及していません。
- P1 Gen 9と比較して、GPUメモリが12GBに増えたことが大きな利点です。 T1gはMinistral 3 8Bモデルを毎秒49.9トークンで処理し、FLUX.2クライン画像を毎分9.36枚生成した。8GB RTX PRO 2000を搭載したP1 Gen 9はどちらもロードできず、MLPerf Clientでの両者のタイム差は2%以内だった。
- Core Ultra 7 366Hは、Core Ultra 9より3%劣る。 Cinebench 2026のマルチコアスコアは、P1に搭載されている386Hの5,083に対し、T1gは4,928を記録しました。また、30分間のループテストにおいて、T1gは初回テストの99.5%を維持しました。N1X搭載ノートパソコンは、マルチコア性能において35～42%の差をつけて優位に立っています。
- より大規模な地域モデルは依然として手の届かない存在だ。 RTX 5070のメモリ使用量は11.7GBで、モデル負荷テストとコーディングエージェントテストに必要な16GBの最低要件を下回ったため、これらのテストは実行されませんでした。N1Xシステムと24GBのRTX 5090搭載ノートPCは、この最低要件を満たしています。
- 高速な逐次ストレージだが、ランダムアクセス性能は劣る。 2TBのMicron Gen5 SSDは、読み込み速度が13,525MB/s、書き込み速度が9,238MB/sでした。4つのジョブでQD32を実行したところ、4Kランダム読み込みでP1に23%、ランダム書き込みで31%劣りました。
- テスト時の価格は5,349ドルで、より安価なモデルが1機種在庫にある。 当社の構成はLenovo.comに近日発売予定として掲載されています。在庫のあるモデルは、同じプロセッサーにRTX 5060と3840×2400のIPSパネルを組み合わせたもので、価格は3,839ドルです。
T1g Gen 9の位置づけ
T1g Gen 9は、Lenovoの薄型フラッグシップモバイルワークステーションであるThinkPad P1 Gen 9とプラットフォームを共有しています。両機種は同じBIOSファミリーを使用し、9.87mmの前面エッジ、90Whバッテリー、140W USB-C充電、2つのThunderbolt 5ポート、3つ目のThunderbolt 4ポート、デュアルM.2スロット、最大96GBのLPCAMM2メモリのサポートを共有しています。主な違いはグラフィックスハードウェアとドライバ認証です。P1はISV認証ドライバを備えた8GB RTX PRO 2000 Blackwellが最大ですが、T1gは8GB GeForce RTX 5060または12GB GeForce RTX 5070のいずれかを選択できます。
この変更は購入者が検討しなければならない重要な決定事項です。なぜなら、GeForceハードウェアはT1gにP1のどの構成よりも50%多いGPUメモリを提供し、私たちのテストでは、そのメモリ容量がどのAIワークロードがそもそもロードされるかを左右したからです。T1gが失うのはワークステーション認証です。LenovoはT1gのISV認証を謳っていないため、ベンダーサポートのために認証済みドライバを必要とするアプリケーションはP1の領域にとどまります。つまり、T1gは認証要件を除いたP1のユーザー層にアプローチできるということです。
LenovoはT1gをゲーミングノートPCとして売り出しているわけではありませんが、構成パーツを見れば、仕事以外の用途にも十分対応できます。RTX 5070は、40～120Hzの可変リフレッシュレートと1,500nitのHDRピーク輝度を備えた3.2KタンデムOLEDパネルの背面に搭載されており、外部ディスプレイ接続用にHDMI 2.1ポートも備えています。筐体は6列キーボードと5MPの会議用カメラを搭載したThinkPadなので、適切に表現するなら、レンダリングや小規模なローカルAIモデルの実行、そして1つのGPUでゲームをプレイできる、管理機能付きビジネスノートPCと言えるでしょう。テストスイートには、以下で説明する1つのゲームが含まれています。
Lenovoは、Core Ultra 7 356H、Core Ultra 7 366H、またはCore Ultra 9 386Hを搭載したT1gを、500nitのWUXGA IPS、800nitの3840×2400 IPS、およびタンデムOLEDの3種類の16インチパネルで販売しています。私たちが使用した構成、モデル21UG000BUSは、Lenovo.comで5,349ドルで掲載されており、近日発売予定となっています。Core Ultra 9 386Hを搭載した同じ構成は5,449ドルです。執筆時点で在庫がある唯一のモデルは、Core Ultra 7 366H、RTX 5060、64GB、2TB、3840×2400 IPSパネルを搭載したもので、価格は3,839ドルです。これは、RTX 5070とOLEDを組み合わせた場合よりも1,510ドル高くなっています。
ビルドとデザイン
T1g Gen 9は、トップカバーとボトムカバーにアルミニウムを使用し、サイズは354.4 x 241.2mm、前面の9.87mmから背面の15.8mmへとテーパー状になっており、重量は1.84kg（4.06ポンド）からとなっています。Lenovoは、12のMIL-STD-810H規格と20以上の手順に基づいてシャーシのテストを実施しています。外観はThinkPadの定番であるブラックで、電源ボタンに指紋認証リーダーが内蔵され、物理的なセキュリティのためにケンジントンナノロックのスロットも備えています。
T1gは、ビジネスノートPCの外観と操作感に、コンシューマー向けゲーミングGPUのハードウェア性能を融合させた製品です。プロフェッショナルなデザインを好むユーザーにとって、ThinkPadの定番機能である特徴的なキーボード、触覚フィードバック付きタッチパッド、そしてTrackPointは魅力的な選択肢となるでしょう。本体にはThinkPad特有のややゴムっぽいソフトタッチ仕上げが施され、トップカバーはマットブラックの金属製、そして天板のThinkPadロゴには「i」の上に光るドットが付いています。
ポート構成はP1と同等で、Thunderbolt 5ポートが2つとThunderbolt 4ポートが1つ（いずれもDisplayPort 2.1と最大140W入力のUSB PD 3.1に対応）、常時充電対応の10Gbps USB-Aポートが1つ、8K/60Hz出力対応のHDMI 2.1ポート、3.5mmコンボジャック、SD Express 7.0カードリーダーを搭載しています。ワイヤレス接続はIntel Wi-Fi 7 BE211（Bluetooth 5.4対応）です。
左側面にはHDMI 2.1ポート、Thunderboltポート2つ、3.5mmコンボジャックが配置され、右側面にはSD Express 7.0カードリーダー、3つ目のThunderboltポート、USB-Aポート、ケンジントンナノロック用スロットが備えられています。このシステムは、内蔵パネルを含め、ThunderboltおよびHDMI出力経由で最大4台のディスプレイを駆動できます。
キーボードは、バックライトとTrackPointを備えた、防滴仕様のThinkPad標準の6列レイアウトを採用。タッチパッドは今世代から新たに採用された、85×135mmのガラス製触覚フィードバックパッドです。ディスプレイ上部には、物理的なプライバシーシャッターの奥に、Windows Helloと人の存在検知を処理するIRセンサー搭載の5MPカメラが配置されています。オーディオは、Dolby Atmosチューニングを施した2Wの底面スピーカー2基と、Dolby Voice対応のデュアル遠距離マイクアレイから出力されます。
今回テストしたユニットのパネルは、16インチ、アスペクト比16:10のタンデムOLEDで、解像度は3200×2000、タッチ操作に対応しています。輝度はSDRで600nit、HDRピークで1,500nit、DCI-P3色域カバー率100%、DisplayHDR 600、Dolby Visionに対応し、リフレッシュレートは40～120Hzの可変式です。Lenovoによると、WUXGA IPSパネルはバッテリー駆動時間が長く、OLEDは駆動時間を犠牲にして画質を向上させているとのことです。弊社では、バッテリー駆動時間やパネル出力の測定はまだ行っていません。
メモリはLPCAMM2モジュール1枚で、LPDDR5X-8533をマザーボードにネジ止めする基板にパッケージ化しているため、本機に搭載されている64GBは交換可能で、最大96GBまで増設できます。ストレージは2つのM.2 2280スロットに搭載され、どちらもPCIe Gen5に対応しており、合計で最大8TBまでサポートされます。バッテリーは90Whパックで、1時間で80%まで急速充電が可能です。
底面カバーは簡単に取り外すことができ、取り外すと、CPUとGPUを覆う共通のヒートパイプを挟むように2つのファンが配置され、LPCAMM2モジュールは、再取り付け時のネジ締め順序が印刷されたラベル付きカバーの下に収まっている。M.2ベイは両側のヒートスプレッダーの下に配置され、90Whバッテリーは前面の端に広がり、各コーナーにスピーカーが備えられている。
Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 の仕様
| 製品仕様 | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9（テスト済み） |
|---|---|
| Platform | |
| モデル | 21UG000BUS |
| プロセッサ | Intel Core Ultra 7 366H vPro、16コア（Pコア4個、Eコア8個、LP Eコア4個）、Pコア最大4.8GHz |
| NPU | 最大50TOPS |
| グラフィック | NVIDIA GeForce RTX 5070 ノートパソコン用GPU、12GB GDDR7 Intel グラフィックス (統合) |
| メモリ | 64GB LPDDR5X-8533 (1x 64GB LPCAMM2) 96GBまで |
| Storage | 2TB M.2 2280 PCIe Gen5 TLC Opal SSD (Micron製) M.2 2280 Gen5スロット×2、最大8TB |
| オペレーティングシステム | Windowsの11プロ |
| ディスプレイ | |
| 16インチ 16:10 3.2K (3200×2000) タンデムOLED、タッチ対応 | |
| 輝度 | 600ニト SDR HDRピーク輝度1,500ニト |
| カラー＆リフレッシュ | 100％DCI-P3 40～120Hz VRR DisplayHDR 600、Dolby Vision |
| その他のパネルオプション | WQUXGA（3840×2400）IPS液晶、輝度800nits、リフレッシュレート60Hz WUXGA（1920×1200）IPS液晶、輝度500nit、リフレッシュレート60Hz |
| 接続性 | |
| ポート | Thunderbolt 5ポート×2（USB PD 3.1、DisplayPort 2.1） 1x サンダーボルト 4 USB-Aポート×1（10Gbps、常時接続） 1×HDMI 2.1 3.5mmコンボジャック×1 SD Express 7.0リーダー×1 |
| 無線 | Intel Wi-Fi 7 BE211 2×2 Bluetooth 5.4 |
| 入力と音声 | |
| カメラ | 5MPカメラ（赤外線機能、プライバシーシャッター、人感検知機能搭載） |
| キーボードとポインティング | 6列のバックライト付き防滴キーボード トラックポイント 85 x 135mmのガラス製触覚タッチパッド |
| オーディオ | 2Wスピーカー×2、ドルビーアトモス対応 デュアル遠距離マイク、ドルビーボイス |
| セキュリティと耐久性 | |
| セキュリティ | ディスクリートTPM 2.0 電源ボタンに内蔵されたチップ型指紋認証リーダー Kensington Nano セキュリティ スロット 自己修復BIOS |
| 耐久性 | MIL-STD-810H |
| パワーと身体 | |
| 電池 | 90Wh、1時間で80%まで急速充電可能 |
| 充電 | USB-C、最大140W |
| 寸法 | 354.4 x 241.2 x 9.87～15.8mm (13.95 x 9.50 x 0.39～0.62インチ) |
| 重量 | 開始重量は1.84kg（4.06ポンド） |
| 材料 | アルミ製の上下カバー |
| 保証 | 1年間宅配便または持ち込み |
| テスト時の価格 | 5,349ドル（Lenovo.com） |
テストのセットアップと方法論
今回レビューしたユニットは、Core Ultra 7 366Hプロセッサ、GeForce RTX 5070 Laptop GPU、64GBのLPDDR5X-8533メモリ、そしてWindows 11 Proが動作する2TB Gen5 SSDを搭載しています。ベンチマークテストは電源に接続した状態で実行しました。Windowsのパフォーマンス設定は「最高」、電源モード設定はP1 Gen 9と同じ、グラフィックス設定はハイブリッド、BIOSバージョンは1.10、NVIDIAドライバは597.01を使用しています。バッテリー駆動時間については、後日改めて報告します。
結果は、スクリプト化されたクライアントベンチマークスイートであるsr-clientのピークプロファイル実行全体から得られたものです。T1gはバージョン1.13、P1はバージョン1.3、その他の比較対象システムはバージョン1.11を実行しました。ベンチマークアプリケーションは、Cinebench 2026、7-Zip 24.09、Blender 4.5、Stockfish 19、GROMACS 2025.3、MLPerf Client v2.0など、これらのリリース間で共通しています。
このテストスイートでは、すべての箇所で同じ設定が適用されます。Windowsの電源モードは「最高のパフォーマンス」、ディスプレイの明るさは50%、スリープタイマーとディスプレイタイマーはすべてオフ、WindowsファイアウォールとUACプロンプトはオフ、VBSとメモリ整合性は出荷時の設定のままオンになっています。各結果は複数回のテストの中央値であり、ばらつきが2%を超える場合は、テストスイートは結果を受け入れる前に再実行します。
比較対象はThinkPad P1 Gen 9から始まります。これはCore Ultra 9 386Hと8GB RTX PRO 2000を搭載した同じプラットフォームであるため、GPUの交換とCPUの1段階の違いを明確に区別できます。Dell Pro Precision 5 16Sは、統合型Arc Pro B390グラフィックスを搭載したCore Ultra X9 388Hを搭載しており、ディスクリートGPUは搭載されていないため、同じ世代のIntel製CPUのリファレンスとして使用できます。
Ryzen AI 9 HX 370と24GBのGeForce RTX 5090を搭載したRazer Blade 16は、16インチノートPCにおけるGeForceの性能の限界を示している。一方、Dell XPS 16 Creator EditionとHP OmniBook Ultra 16は、 NVIDIAの20コアRTX Spark N1Xを搭載し、それぞれ64GBと128GBの統合メモリを備えている。
| CPU | メモリ | GPU | ブートドライブ | sr-client | |
|---|---|---|---|---|---|
| Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (21UG000BUS) | Core Ultra 7 366H、16コア | 64GB LPDDR5X-8533 | GeForce RTX 5070搭載ノートパソコン、使用可能メモリ11.7GB | 2TB Micron、PCIe Gen5 | 1.13 |
| Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (21UE000XUS) | Core Ultra 9 386H、16コア | 64GB LPDDR5X-8533 | RTX PRO 2000 Blackwell、使用可能メモリ7.7GB | 2TB SK hynix、PCIe Gen5 | 1.3 |
| Dell Pro Precision 5 16S (PW516260) | Core Ultra X9 388H、16コア | 64GB LPDDR5X-8533 | Arc Pro B390（内蔵）、47.6GB共有 | 1TB SK hynix、PCIe Gen5 | 1.11 |
| Razer Blade 16 (RZ09-0528) | Ryzen AI 9 HX 370、12コア | 32GB LPDDR5X-8000 | GeForce RTX 5090搭載ノートパソコン、使用可能メモリ23.6GB | 2TB Samsung、PCIe Gen4 | 1.11 |
| Dell XPS 16 Creator Edition (DX16263) | RTX Spark N1X、20コア | 64GB LPDDR5X-9400 | N1X統合型RTX、30.5GB使用可能 | 1TB SK hynix、PCIe Gen4 | 1.11 |
| HP OmniBook Ultra 16 (16-bk0xxx) | RTX Spark N1X、20コア | 128GB LPDDR5X-9400 | N1X統合型RTX、62.5GB使用可能 | 2TB Sandisk、PCIe Gen5 | 1.11 |
ローカルAIパフォーマンス
T1gのRTX 5070は、使用可能なGPUメモリが11.7GBと計測されました。当社の階層型テストは16GBから始まるため、モデルの読み込み、コーディングエージェント、およびブラウザ横のエージェントテストは実行されませんでした。これは、7.7GBのP1と同じ結果です。スケールダウンするテストは実行され、12GBがT1gと兄弟機との違いを示しています。8BのサービングモデルとFLUX.2イメージ生成はどちらもT1gでロードされましたが、P1ではロードされませんでした。N1Xシステムと24GB Blade 16は16GBの下限をクリアし、より大きなモデルを実行できます。
MLPerfクライアントv2.0
| MLPerfクライアントv2.0 | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ラマ3.1 8B、最初のトークン獲得までの時間（秒、数値が小さいほど良い） | 0.31 | 0.34 | 0.21 | 0.15 | 0.31 | 0.28 |
| Llama 3.1 8B、トークンレート（トークン/秒） | 66.2 | 64.8 | 26.9 | 128.7 | 55.7 | 56.5 |
| Phi-4-mini、最初のトークン取得までの時間（秒、数値が小さいほど良い） | 0.14 | 0.16 | 0.18 | 0.07 | 0.14 | 0.13 |
| Phi-4-mini、トークンレート（トークン/秒） | 114.1 | 111.9 | 41.5 | 215.8 | 96.2 | 97.0 |
MLPerf Client は NVIDIA システムでは CUDA を使用した llama.cpp を介して実行され、Precision の Arc Pro B390 では OpenVINO を介して実行されるため、Precision の列ではエンジンとハードウェアの両方が比較されます。T1g は Llama 3.1 8B で毎秒 66.2 トークン、Phi-4-mini で毎秒 114.1 トークンを生成し、P1 の RTX PRO 2000 を両方とも 2% 上回り、N1X ラップトップを 17 ～ 19% 上回りました。最初のトークンまでの時間は、Llama で XPS 16 と同じ 0.31 秒でした。Blade 16 の RTX 5090 は、毎秒 128.7 トークンと毎秒 215.8 トークンで、T1g の約 2 倍です。
RAGおよびLLMの奉仕活動
| RAG（オラマ 0.40.3） | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 摂取量、1秒あたりの通過回数 | 159.8 | 165.1 | 81.4 | 176.2 | 104.4 | 111.5 |
| 取り込み、埋め込みレート（トークン/秒） | 25,883 | 26,740 | 13,188 | 28,541 | 16,901 | 18,049 |
| 回答、生成レート（トークン/秒） | 110.0 | 103.5 | 48.4 | 210.0 | 95.0 | 103.4 |
| 回答：最初のトークンp50に到達するまでの時間（秒、数値が小さいほど良い） | 0.18 | 0.21 | 0.86 | 0.11 | 0.17 | 0.15 |
| p50に答える質問（数値が低いほど良い） | 0.25 | 0.29 | 0.99 | 0.16 | 0.25 | 0.23 |
RAGテストでは、20,963個のSQuADパッセージを埋め込み、各質問の上位5つを取得し、Ollamaを介してPhi-4-miniで回答します。T1gは1秒あたり159.8パッセージを取り込み、1秒あたり110.0トークンで回答を生成し、質問から回答までの中央値は0.25秒でした。P1は取り込み速度が3%速く（165.1）、生成速度が6%遅く、N1Xシステムは取り込み速度がT1gより30～35%遅いです。
| llama.cppサーバー、Ministral 3 | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 省庁 3 3B、リクエスト 1、出力 (トークン/秒) | 69.0 | 67.0 | 22.4 | 130.9 | 57.8 | 57.5 |
| 省庁レベル3 3B、リクエスト数4、出力（トークン/秒） | 176.4 | 168.3 | 38.2 | 342.7 | 146.4 | 148.8 |
| ミニストラル3 3B、リクエスト1件、最初のトークン取得までの時間（ミリ秒、数値が低いほど良い） | 726 | 890 | 4,437 | 383 | 669 | 607 |
| 省庁 3 8B、リクエスト 1、出力 (トークン/秒) | 49.9 | 合わなかった | 15.5 | 92.6 | 40.6 | 41.5 |
| 省庁レベル3 8B、リクエスト数4、出力（トークン/秒） | 107.8 | 合わなかった | 24.5 | 209.3 | 96.3 | 104.1 |
| ミニストラル3 8B、リクエスト1件、最初のトークン取得までの時間（ミリ秒、数値が低いほど良い） | 1,698 | 合わなかった | 10,342 | 843 | 1,794 | 1,554 |
LLM のサービスでは、Ministral 3 モデルで llama.cpp サーバーが 1 リクエストあたり 4,096 プロンプト トークンと 1,024 出力トークンで動作します。3B モデルでは、T1g は 1 人のユーザーに毎秒 69.0 トークン、4 つの同時リクエストで 176.4 トークンを配信し、P1 より 3 ～ 5 パーセント速くなりました。8B モデルでは、2 台の ThinkPad の性能が分かれます。8B モデルでは 11GB の GPU メモリが必要なため、T1g は 1 つのリクエストで毎秒 49.9 トークン、4 つの同時リクエストで 107.8 トークンを配信しましたが、P1 ではロードできませんでした。また、T1g は、示されている両方の同時実行レベルで、8B モデルで N1X ラップトップをわずかに上回りました。
画像生成
| stable-diffusion.cpp、1024×1024 | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 klein 4B Q4_0、1 分あたりの画像数 | 9.36 | 合わなかった | 0.38 | 20.02 | 11.17 | 11.01 |
| FLUX.2 klein 4B Q4_0、画像あたりの処理時間（秒、数値が小さいほど良い） | 6.41 | 合わなかった | 159.85 | 3.00 | 5.37 | 5.45 |
画像生成には 1024×1024 の stable-diffusion.cpp が使用され、最小構成のみが適合しました。FLUX.2 klein 4B at Q4_0 は重みに 6.43GiB を使用し、1 分あたり 9.36 画像 (1 画像あたり 6.41 秒) を生成しました。Q8_0 ビルドには 13GB が必要で、より大きな Z-Image および Qwen-Image モデルにはさらに多くの容量が必要なため、実行されませんでした。N1X ラップトップは同じワークロードで 18 ～ 19 パーセント高速で、1 分あたり約 11 画像で、より大きなモデルを実行できます。Blade 16 は 20.02 に達します。P1 は FLUX.2 をまったくロードできず、Precision の統合グラフィックスは 1 分あたり 0.38 画像を処理しました。
CPUパフォーマンス
Cinebench 2026と持続負荷
| Cinebench 2026（ポイント、数値が高いほど性能が良い） | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| シングルコア | 510 | 520 | 535 | 481 | 565 | 561 |
| マルチコア | 4,928 | 5,083 | 4,754 | 5,201 | 6,631 | 7,001 |
| 30分間の周回コース、初回通過 | 4,924 | 4,894 | 4,634 | 5,181 | 6,539 | 7,014 |
| 30分間のループ、定常状態 | 4,901 | 4,811 | 4,413 | 5,218 | 6,550 | 6,970 |
| 定常状態／初回通過 | 0.995 | 0.983 | 0.952 | 1.007 | 1.002 | 0.994 |
Core Ultra 7 366H は、Cinebench 2026 のマルチコアで 4,928、シングルコアで 510 を記録しました。これは、マルチコアでは P1 の Core Ultra 9 386H より 3% 低く、シングルコアでは 2% 低いスコアです。シングルコアの差は、2 つのチップの定格 P コア ターボの 100MHz の差と一致しています。Precision の X9 388H より 4% 高く、Blade 16 の Ryzen AI 9 HX 370 より 5% 低いスコアです。N1X システムはマルチスレッド処理で大幅に高速です。XPS 16 は 6,631、OmniBook は 7,001 を記録し、それぞれ T1g より 35% および 42% 高いスコアです。
15.8mm厚の筐体では特に重要な30分間のループテストにおいて、T1gは4,924でスタートし、4,901で安定しました。CPUの平均温度は92.9℃、平均クロック周波数は3,576MHzで、最初のテストの99.5%を維持しました。同じテストでP1は98.3%、Precisionは95.2%を維持したため、T1gの冷却性能は366Hをどちらよりもスタート時のスコアに近づけていると言えます。
7-Zip、Blender、HandBrake、およびLLVM
| ホイール試乗 | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 7-Zip、全スレッド、合計（GIPS） | 106.7 | 109.2 | 108.3 | 126.2 | 147.0 | 150.6 |
| 7-Zip、1スレッド、合計（GIPS） | 9.35 | 9.49 | 9.86 | 9.26 | 9.13 | 9.10 |
| Blender 4.5 モンスター (サンプル/分) | 130.7 | 135.4 | 129.1 | 142.4 | 198.9 | 211.4 |
| Blender 4.5 Junkshop (サンプル/分) | 89.9 | 92.8 | 88.9 | 99.2 | 119.1 | 127.7 |
| Blender 4.5 Classroom（サンプル/分） | 64.7 | 66.8 | 62.8 | 79.1 | 86.7 | 92.8 |
| HandBrake x265 (fps) | 28.8 | 30.3 | 29.6 | 33.9 | 38.8 | 40.6 |
| HandBrake SVT-AV1 (fps) | 81.6 | 84.5 | 81.7 | 77.0 | 14.0 | 15.4 |
| LLVMビルド（数値が小さいほど良い） | 348 | 309 | 349 | 351 | 232 | 218 |
コンテンツ作成テスト全体を通して、T1gはP1に2～5%劣っています。7-Zipでは106.7 GIPSに対し109.2 GIPS、Blender Monsterでは130.7サンプル/分に対し135.4サンプル/分、x265では28.8 fpsに対し30.3 fpsです。LLVMビルドは例外で、348秒に対し309秒と13%の差があり、プロセッサの違いだけでは説明できません。両方のThinkPadは同じ電源モード設定で実行されたため、測定値をそのまま報告します。
N1Xシステムは、Blender Monsterで52～62%、LLVMビルドで218～232秒など、このグループのほとんどの行で大きな差をつけてトップに立っています。ただし、SVT-AV1は例外で、T1gは81.6fpsでエンコードされたのに対し、2台のArmノートPCはそれぞれ14.0fpsと15.4fpsでした。x86システムの中では、Blade 16の24スレッドRyzenが7-Zipで126.2GIPSを記録しトップに立っていますが、SVT-AV1では3台のIntelマシンすべてに劣っています。
Stockfish、Primesieve、Python、そしてブラウザ
| ホイール試乗 | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ストックフィッシュ、1スレッド（Mnps） | 1.73 | 1.76 | 1.86 | 2.02 | 1.74 | 1.73 |
| Stockfish、全スレッド（Mnps） | 14.96 | 15.30 | 15.02 | 18.44 | 13.87 | 15.19 |
| 素篩を10^12まで、すべてのスレッド（s、数値が小さいほど良い） | 11.98 | 11.10 | 11.34 | 10.63 | 10.39 | 9.53 |
| 素篩を10^11まで、1スレッド（s、数値が小さいほど良い） | 10.39 | 10.15 | 9.55 | 6.63 | 12.03 | 12.02 |
| PyPerformance 実行時間 (ミリ秒、数値が低いほど良い) | 75.7 | 75.5 | 69.6 | 75.9 | 111.6 | 111.2 |
| PyPerformance nbody (ミリ秒、数値が低いほど良い) | 57.6 | 58.7 | 52.4 | 61.6 | 80.8 | 80.4 |
| スピードメーター 3.1（スコア） | 40.9 | 40.6 | 42.9 | 38.8 | 36.5 | 34.8 |
シングルスレッドの結果では、T1g は P1 と同等で、シングルスレッド Stockfish で 1.73 Mnps、PyPerformance go で 75.7ms、Speedometer 3.1 で 40.9 となり、いずれも兄弟機の 2% 以内の差です。Precision の X9 388H は、シングルスレッド Stockfish と PyPerformance go で、両方を 7 ～ 8% 上回っています。T1g は、ブラウザで N1X ラップトップをリードしており、36.5 と 34.8 に対して 40.9 であり、Arm システムが 40 ～ 47% 長くかかる Python テストでもリードしています。Blade 16 の Zen 5 コアは、シングルスレッド primesieve で T1g の 10.39 秒に対して 6.63 秒と最も強力です。
GROMACS、OpenBLAS、およびメモリ
| ホイール試乗 | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GROMACS benchMEM (ns/日) | 24.98 | 24.07 | 23.28 | 26.85 | 17.41 | 17.48 |
| OpenBLAS DGEMM、全コア（GFLOPS） | 506.1 | 518.5 | 527.5 | 454.4 | 354.6 | 374.0 |
| OpenBLAS LU 解決 N=20000、すべてのコア (GFLOPS) | 441.0 | 474.2 | 503.5 | 460.8 | 314.9 | 321.9 |
| ストリームトライアド（MB/秒） | 81,548 | 81,712 | 83,038 | 48,248 | 122,872 | 120,783 |
| メモリレイテンシ、4KiBページ（ナノ秒、数値が小さいほど良い） | 117.2 | 116.1 | 115.2 | 129.5 | 140.5 | 143.6 |
浮動小数点テストでは x86 システムが有利でした。T1g は GROMACS benchMEM を 24.98 ns/日で実行し、P1 より 4%、N1X ラップトップより 43% 先行し、OpenBLAS DGEMM では 506.1 GFLOPS に達しました。Arm システムの 354.6 と 374.0 GFLOPS と比較して高い数値です。メモリ帯域幅は逆で、STREAM Triad は T1g の LPDDR5X-8533 で 81.5GB/s となり、P1 と Precision と同等でしたが、N1X の LPDDR5X-9400 では 121～123GB/s でした。4KiB ページのメモリレイテンシは 117.2ns で、他の Intel システムと 2ns 以内の差でした。
ゲームおよびGPUエンコーディング
| SuperTuxKart 1.5（数値が高いほど良い） | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SuperTuxKart 1080p、平均FPS | 206.8 | 179.2 | 168.0 | 199.6 | 248.6 | 269.7 |
| SuperTuxKart 1080p、標準的なFPS | 206 | 178 | 167 | 194 | 250 | 271 |
| SuperTuxKart 1080p、ほぼ安定したFPS | 173 | 148 | 137 | 167 | 214 | 236 |
| SuperTuxKart 1080p、安定したFPS | 45 | 67 | 88 | 118 | 131 | 141 |
SuperTuxKart（このスイート唯一のゲームベンチマーク）では、T1gは最高プリセットを使用して1080pで3回のパスで平均206.8 fpsを記録し、RTX PRO 2000を搭載したP1よりも15%高速でした。Blade 16のRTX 5090は199.6 fpsでリードを奪えず、この解像度ではGPUパワーによるテストのスケーリングが停止していることを示唆しています。N1XノートPCは248.6 fpsと269.7 fpsでトップです。ディスプレイの最大解像度は3200×2000なので、このスイートの4Kパスは実行されませんでした。
ゲームの安定した FPS 値は、熱の蓄積の影響を示しています。ウォームアップ後の最初の測定パスでは 81 fps が報告され、次の 2 回では 44 fps と 45 fps が報告されたため、公開する中央値は 45 で、このグループの中で最も低い値です。約 4 分間のテストで、GPU は 44℃ から 66℃ に、CPU は 70 度台後半から 86℃ に上昇し、シャーシが温まると最低値が低下しましたが、平均はすべてのパスで 205 ～ 207 fps の間で維持されました。このパターンは、システムが温まると、最初のコールド ランよりもフレーム レートの低下が大きくなることを示しています。
GPUエンコードの場合、FFmpeg 8.1とHEVC NVENCは、テストスイートに含まれるBig Buck Bunnyクリップで149fpsで動作しました。FFmpeg 9を使用するには、NVENC API 13.1とNVIDIAドライバー610以降が必要ですが、T1gはOEMドライバーのルールに基づきドライバー597.01が付属しているため、この行は表示されていません。
負荷時の熱とクロック
| Lenovo ThinkPad T1g 第9世代 | CPU最大容量（℃） | CPU平均（℃） | 平均CPUクロック周波数（MHz） |
|---|---|---|---|
| Cinebench 2026 | 94.1 | 87.8 | 3,785 |
| 7-Zip | 95.1 | 87.1 | 3,810 |
| ブレンダー | 95.1 | 91.8 | 3,602 |
| GROMACS | 95.1 | 94.6 | 3,538 |
| 30分間のシネベンチループ | 95.1 | 92.9 | 3,576 |
| MLPerfクライアント | 91.1 | 77.0 | 3,551 |
| LLM（法学修士）として勤務 | 90.1 | 85.1 | 3,888 |
| スーパータックスカート | 86.1 | 81.1 | 3,425 |
| Storage | 85.1 | 69.1 | 3,130 |
366Hは、すべての持続的なCPUテストで94℃から95℃に達し、クロックが崩壊することなくその温度を維持しました。これらの負荷下での平均クロックは3,538～3,810MHzでした。GROMACSは冷却システムに最も負荷がかかり、平均94.6℃でした。GPU主導の作業はプロセッサ側でより低温で動作し、RTX 5070はLLMサービング中に76℃、MLPerf Client中に74℃でピークに達しました。SSDは75分間のストレージ実行中に69℃でピークに達し、他のテストでは40℃以下に保たれました。使用中、負荷がかかった状態で熱の問題や過剰なファンノイズは見られませんでした。
貯蔵性能
| fio、25GiBのフットプリント（数値が大きいほど良い） | Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 (366H、RTX 5070 12GB) | Lenovo ThinkPad P1 Gen 9 (386H、RTX PRO 2000 8GB) | Dell Pro Precision 5 16S (X9 388H、Arc Pro B390) | Razer Blade 16 (HX 370、RTX 5090 24GB) | Dell XPS 16 Creator Edition (N1X、64GB) | HP OmniBook Ultra 16 (N1X、128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| シーケンシャル読み取り速度 128K (MB/秒) | 13,525 | 10,012 * | 9,456 | 7,106 | 6,502 | 13,598 |
| シーケンシャル書き込み速度 128K (MB/秒) | 9,238 | 9,203 | 9,257 * | 5,257 | 5,670 | 11,899 |
| ランダム読み取り4K、ピーク値（IOPS） | 728,827 | 756,484 | 778,094 | 732,774 | 300,063 | 449,043 |
| ランダム書き込み4K、ピーク値（IOPS） | 605,858 | 682,019 * | 649,544 | 522,707 * | 256,856 | 234,888 |
| ランダム読み取り4K、QD32 x 4ジョブ（IOPS） | 384,475 | 501,165 | 528,105 | 316,943 | 300,063 | 449,043 |
| ランダム書き込み4K、QD32 x 4ジョブ（IOPS） | 307,270 | 444,243 | 432,635 | 374,728 | 256,856 | 234,888 |
*再実行後、スイートによって実行ごとの差異が指摘されました。
今回テストしたユニットに搭載されている2TBドライブはMicron PCIe Gen5 SSDで、そのシーケンシャル性能はこのグループの中でもトップクラスです。25GiBの容量で、読み込み速度は13,525MB/s、書き込み速度は9,238MB/sを記録しており、読み込み速度はOmniBookのSandiskドライブと同等、Blade 16やXPS 16のGen4ドライブを大きく上回っています。
スレッド数が少ない場合、ランダム性能はあまり説得力がありません。ピーク時の 4K ランダム読み取りは 729K IOPS に達し、他の Intel システムの Gen5 ドライブと同等でしたが、4 つのジョブにわたる QD32 では、T1g は 384K 読み取り IOPS と 307K 書き込み IOPS を達成しましたが、P1 の SK hynix ドライブは 501K と 444K、Precision は 528K と 433K でした。ピーク時のランダム書き込み IOPS は 606K IOPS で、3 つの Intel システムの中で最も低い値でした。1 つの 5GiB ランダム読み取り構成はばらつきがあるとフラグが立てられており、ここでは除外されています。Lenovo は同じ 2TB Gen5 オプションで他のドライブを出荷する可能性があるため、これらの数値は当社のユニットを表しています。
結論
ThinkPad T1g Gen 9 は、より多くの GPU を必要とし、ワークステーション認証を必要としない購入者向けの P1 Gen 9 です。テストでは、GeForce RTX 5070 は、RAG インジェストを除くすべての GPU テストで P1 の RTX PRO 2000 と同等かそれ以上の性能を発揮しました。RAG インジェストでは P1 が 3% リードし、12GB のメモリにより 8B のサービング モデルと FLUX.2 画像生成をロードしましたが、8GB カードではロードできませんでした。Core Ultra 7 366H は、マルチコア作業で Core Ultra 9 に 3% 劣り、Cinebench のスコアを 30 分にわたって開始時の 99.5% 維持しました。
データにもその限界が表れており、まずはメモリから見ていきましょう。12GBは、階層型ローカルAIテストに必要な16GBに満たないため、統合メモリを搭載したN1Xノートパソコンと24GB Blade 16は、T1gでは実行できないモデルを実行します。また、マルチコアCPUの作業では、N1Xが35～42%リードしています。SuperTuxKartの安定したフレームレートは、筐体が温まるとほぼ半分に低下し、Micron SSDは、このグループの中で最高のシーケンシャル速度と、スレッド数が少ない場合のP1のドライブに劣るランダム性能を併せ持っています。
そのため、T1gは、オフィスワーク、GPUレンダリング、小規模モデルAI、そして勤務時間外のゲームなど、あらゆる用途に対応できる管理されたThinkPadを1台だけ必要とするクリエイティブプロフェッショナル、エンジニア、開発者にとって最適な選択肢となります。また、ISV（独立系ソフトウェアベンダー）の要件もありません。認定ドライバーが必要なユーザーはP1を、ノートブックで最大規模のローカルモデルを実行することを最優先とするユーザーはN1Xシステムを検討すべきでしょう。
T1g の構成は $5,349 で、Lenovo は、 20 コアの RTX Spark N1X、64GB の統合メモリ、1TB SSD を搭載したYoga 9n 2-in-1 16を Best Buy で $3,749.99 で販売しており、$1,599 安くなっています。レビューでは、Yoga は Cinebench 2026 マルチコアで $6,292 を記録し、こちらのスコアは $4,928 でした。また、Yoga の 32GB の GPU 使用可能メモリは、T1g の 12GB カードではロードできなかった 20B モデル ティアを実行しました。適合するモデルでは、T1g の方が高速で、MLPerf Client では $54.4 に対し $66.2 トークン/秒となっています。購入者には多くの選択肢があるため、想定されるワークロードに最適なハードウェアを選択することが重要です。
Lenovoは、認定ワークステーショングラフィックス搭載のP1、マネージドThinkPadにGeForceを搭載したT1g、そしてRTX Spark搭載のYoga 9nという、これらの顧客層を一つの製品ラインナップで網羅している点で高く評価されるべきです。T1gは、x86ソフトウェア、vPro管理機能、2TB Gen5 SSD、ThinkPadキーボード、そしてTrackPointを搭載しています。現在の市場価格を考えると、これらの機能を必要としない購入者にとっては、より高いCPUスループットとより多くのGPUメモリをより低価格で利用できるYogaの方が適しているかもしれません。
ランキング： Lenovo ThinkPad T1g Gen 9は、当社の「ベストビジネスノートパソコン」ランキングにおいて、ディスクリートグラフィックス搭載のベストビジネスノートパソコンの座を獲得しました。
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