레노버 ThinkPad T1g 9세대는 비즈니스용 ThinkPad에 소비자용 그래픽 카드를 결합한 제품입니다. 16인치 알루미늄 노트북으로, 인텔 vPro, MIL-STD-810H 테스트, 외장 TPM, 트랙포인트를 탑재했습니다. 최고 사양 그래픽 카드는 12GB 메모리를 갖춘 GeForce RTX 5070 노트북 GPU이며, 모바일 워크스테이션 버전에는 RTX PRO 버전이 탑재됩니다. 레노버는 ThinkPad의 내구성과 강력한 GPU를 원하는 크리에이티브 전문가와 엔지니어를 대상으로 하며, 제품 홍보 자료에는 게임 관련 언급이 없습니다. 리뷰 제품은 Core Ultra 7 366H 프로세서, 64GB LPCAMM2 메모리, 2TB Gen5 SSD, 3.2K 탠덤 OLED 터치 패널을 탑재했습니다.
주요 요점
- 크리에이터를 겨냥한 비즈니스용 ThinkPad에 소비자용 GPU가 탑재되었습니다. T1g 9세대 제품은 vPro, 독립형 TPM, MIL-STD-810H 테스트를 유지하면서 워크스테이션 그래픽 대신 GeForce를 탑재하여 최고 사양은 12GB RAM을 지원하는 RTX 5070입니다. 레노버는 크리에이티브 전문가와 엔지니어를 주요 고객으로 삼고 있으며, ISV 인증이나 게임 성능에 대한 언급은 하지 않았습니다.
- GPU 메모리가 12GB로 늘어난 것이 P1 9세대 대비 개선점입니다. T1g는 Ministral 3 8B 모델을 초당 49.9 토큰으로 처리하고 FLUX.2 클라인 이미지를 분당 9.36개 생성했습니다. 8GB RTX PRO 2000이 탑재된 P1 Gen 9는 두 모델 모두 로드하지 못했으며, MLPerf Client 테스트에서 두 시스템의 성능 차이는 2% 이내였습니다.
- 코어 울트라 7 366H는 코어 울트라 9보다 3% 뒤처집니다. Cinebench 2026 멀티 코어 테스트에서 T1g는 4,928점을 기록하며 P1의 386H의 5,083점에 근접했습니다. 또한 T1g는 30분 루프 테스트에서 첫 번째 시도 대비 99.5%의 성능을 유지했습니다. N1X 노트북은 멀티 코어 작업에서 35~42% 더 높은 성능을 보였습니다.
- 더 큰 규모의 지역 모델은 여전히 실현 불가능합니다. RTX 5070의 실제 사용 가능 메모리는 11.7GB로 측정되었는데, 이는 모델 부하 및 코딩 에이전트 테스트의 최소 요구치인 16GB에 미치지 못하므로 해당 테스트는 실행되지 않았습니다. N1X 시스템과 24GB RTX 5090 노트북은 이 요구치를 충족합니다.
- 빠른 순차 저장 방식이지만 무작위 추출 성능은 떨어집니다. 2TB 마이크론 Gen5 SSD는 읽기 속도 13,525MB/s, 쓰기 속도 9,238MB/s를 기록했습니다. 4개의 작업을 대상으로 한 QD32 테스트에서 4K 랜덤 읽기 성능은 P1보다 23%, 랜덤 쓰기 성능은 31% 뒤처졌습니다.
- 테스트 차량 가격은 5,349달러이며, 더 저렴한 모델이 한 대 재고로 있습니다. 저희가 보유한 구성은 Lenovo.com에 곧 출시될 예정으로 표시되어 있습니다. 현재 재고가 있는 모델은 동일한 프로세서에 RTX 5060 그래픽 카드와 3840x2400 해상도의 IPS 패널을 탑재했으며 가격은 3,839달러입니다.
T1g 9세대가 위치한 곳
T1g 9세대 모델은 레노버의 얇은 플래그십 모바일 워크스테이션인 ThinkPad P1 9세대 모델 과 플랫폼을 공유합니다 . 두 모델은 동일한 BIOS 제품군을 사용하며, 9.87mm의 얇은 전면 베젤, 90Wh 배터리, 140W USB-C 충전, 두 개의 Thunderbolt 5 포트, 하나의 Thunderbolt 4 포트, 두 개의 M.2 슬롯, 그리고 최대 96GB의 LPCAMM2 메모리 지원 등 여러 공통점을 가지고 있습니다. 주요 차이점은 그래픽 하드웨어와 드라이버 인증입니다. P1은 ISV 인증 드라이버를 지원하는 최대 8GB RTX PRO 2000 Blackwell 그래픽 카드를 제공하는 반면, T1g는 8GB GeForce RTX 5060 또는 12GB GeForce RTX 5070 중에서 선택할 수 있습니다.
That swap is the decision buyers have to weigh, because GeForce hardware gives the T1g 50 percent more GPU memory than any P1 configuration, and in our testing that memory decided which AI workloads would load at all. What the T1g gives up is workstation certification: Lenovo makes no ISV claim for it, so applications that require certified drivers for vendor support remain P1 territory. That leaves the T1g with the P1’s audience minus the certification requirement.
레노버는 T1g를 게이밍 노트북으로 홍보하지는 않지만, 부품 목록을 보면 게임 용도로도 충분히 활용 가능합니다. RTX 5070은 40~120Hz의 가변 주사율과 1,500니트의 HDR 최대 밝기를 지원하는 3.2K 탠덤 OLED 패널 뒤에 탑재되어 있으며, 외부 디스플레이 연결을 위한 HDMI 2.1 포트도 제공됩니다. 본체는 6열 키보드와 5MP 화상 회의 카메라를 갖춘 일반적인 ThinkPad 디자인이므로, 렌더링, 소규모 로컬 AI 모델 실행, 그리고 하나의 GPU로 게임까지 구동할 수 있는 관리형 비즈니스 노트북이라고 설명하는 것이 적절할 것입니다. 저희는 아래에서 다룰 게임 테스트 하나를 진행했습니다.
레노버는 T1g를 Core Ultra 7 356H, Core Ultra 7 366H 또는 Core Ultra 9 386H 프로세서와 세 가지 16인치 패널(500니트 WUXGA IPS, 800니트 3840x2400 IPS, OLED) 옵션으로 판매합니다. 저희가 시승한 모델(21UG000BUS)은 Lenovo.com에서 5,349달러에 판매 중이며 곧 출시될 예정입니다. Core Ultra 9 386H 프로세서를 탑재한 동일 사양은 5,449달러입니다. 현재 재고가 있는 모델은 RTX 5060, 64GB RAM, 2TB SSD, 3840x2400 IPS 패널을 탑재한 Core Ultra 7 366H로, 가격은 3,839달러입니다. 이는 RTX 5070과 OLED 패널을 함께 탑재한 모델보다 1,510달러 더 비쌉니다.
빌드 및 디자인
T1g 9세대 모델은 상하단 커버에 알루미늄 소재를 사용했으며, 크기는 354.4 x 241.2mm입니다. 전면 두께는 9.87mm에서 후면 두께는 15.8mm로 점차 얇아지며, 무게는 1.84kg(4.06lb)부터 시작합니다. 레노버는 섀시를 12가지 MIL-STD-810H 테스트 방법과 20가지 이상의 절차로 테스트했습니다. 외관은 기존 씽크패드 블랙 색상이며, 지문 인식 센서가 전원 버튼에 내장되어 있고, 물리적 보안을 위해 켄싱턴 나노 잠금 슬롯이 제공됩니다.
T1g는 손에 쥐었을 때 비즈니스 노트북의 외관과 느낌에 소비자용 게이밍 GPU의 하드웨어 성능을 결합한 제품입니다. 전문가적인 디자인을 선호하는 구매자는 ThinkPad 특유의 키보드, 햅틱 터치패드, 트랙포인트와 같은 ThinkPad의 핵심 기능을 경험할 수 있습니다. 본체는 ThinkPad 특유의 약간 고무 같은 질감의 소프트 터치 마감 처리가 되어 있으며, 상단 커버는 무광 검정 금속 재질이고, 뚜껑의 ThinkPad 로고는 'i' 위에 빛나는 점이 특징입니다.
포트 구성은 P1과 동일합니다. Thunderbolt 5 포트 2개와 Thunderbolt 4 포트 1개(각각 DisplayPort 2.1 및 최대 140W 입력의 USB PD 3.1 지원), 10Gbps 속도의 USB-A 포트(상시 충전 기능 포함) 1개, 8K 60Hz 출력을 지원하는 HDMI 2.1, 3.5mm 콤보 잭, SD Express 7.0 카드 리더기가 있습니다. 무선 연결은 Intel Wi-Fi 7 BE211과 Bluetooth 5.4를 지원합니다.
왼쪽 측면에는 HDMI 2.1 포트, 썬더볼트 포트 2개, 3.5mm 콤보 잭이 있고, 오른쪽 측면에는 SD Express 7.0 카드 리더기, 썬더볼트 포트 1개, USB-A 포트, 켄싱턴 나노 잠금 슬롯이 있습니다. 이 시스템은 썬더볼트 및 HDMI 출력을 통해 내장 패널을 포함하여 최대 4개의 디스플레이를 지원합니다.
키보드는 백라이트와 트랙포인트가 탑재된 방수형 6열 ThinkPad 레이아웃이며, 터치패드는 이번 세대에 새롭게 적용된 85 x 135mm 크기의 유리 표면 햅틱 패드입니다. 디스플레이 위쪽에는 물리적 프라이버시 셔터 뒤에 5MP 카메라와 IR 센서가 탑재되어 Windows Hello 및 사람 감지 기능을 처리합니다. 오디오는 Dolby Atmos 튜닝이 적용된 2W 하단 스피커 두 개와 Dolby Voice를 지원하는 듀얼 원거리 마이크 어레이를 통해 출력됩니다.
저희 테스트 기기에 탑재된 패널은 16인치 16:10 비율의 3200x2000 해상도 터치스크린 OLED 패널입니다. 밝기는 SDR 모드에서 600니트, HDR 모드에서 최대 1,500니트이며, DCI-P3 색재현율 100%, DisplayHDR 600, Dolby Vision, 그리고 40~120Hz의 가변 주사율을 지원합니다. 레노버는 WUXGA IPS 패널이 가장 긴 배터리 수명을 제공하며, OLED 패널은 화질을 위해 배터리 사용 시간을 희생한다고 안내하고 있습니다. 저희는 아직 배터리 수명이나 패널 출력은 측정하지 않았습니다.
메모리는 LPCAMM2 모듈 하나로, 마더보드에 나사로 고정되는 보드에 LPDDR5X-8533 칩셋이 탑재되어 있습니다. 따라서 저희 제품에 탑재된 64GB 메모리는 교체하거나 최대 96GB까지 업그레이드할 수 있습니다. 저장 장치는 PCIe Gen5를 지원하는 두 개의 M.2 2280 슬롯에 장착되며, 두 슬롯을 합쳐 최대 8TB까지 지원합니다. 배터리는 90Wh 용량으로, 급속 충전 기능을 통해 1시간 만에 80%까지 충전할 수 있습니다.
하단 덮개는 쉽게 분리되며, 덮개를 제거하면 CPU와 GPU를 냉각하는 히트 파이프를 중심으로 양쪽에 팬 두 개가 자리 잡고 있습니다. LPCAMM2 모듈은 재설치 시 나사 조임 순서가 표시된 덮개 아래에 있습니다. M.2 베이는 양쪽 측면의 방열판 아래에 있으며, 90Wh 배터리는 전면 가장자리에 위치하고 각 모서리에는 스피커가 하나씩 있습니다.
레노버 씽크패드 T1G 9세대 사양
| 스펙 | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (테스트 결과) |
|---|---|
| 플랫폼 | |
| 모델 | 21UG000버스 |
| 프로세서 | 인텔 코어 울트라 7 366H vPro, 16코어(P코어 4개, E코어 8개, LP E코어 4개), P코어 최대 4.8GHz |
| NPU | 최대 50개 TOPS |
| 그래픽 업로드 | NVIDIA GeForce RTX 5070 노트북 GPU, 12GB GDDR7 Intel 그래픽(통합) |
| 메모리 | 64GB LPDDR5X-8533 (64GB LPCAMM2 1개) 96GB까지 |
| 스토리지 | 2TB M.2 2280 PCIe Gen5 TLC 오팔 SSD (마이크론) 2개의 M.2 2280 Gen5 슬롯, 최대 8TB 지원 |
| 운영체제 | 윈도우 11 프로 |
| 디스플레이 | |
| 패널 | 16인치 16:10 3.2K(3200×2000) 탠덤 OLED, 터치 |
| 표면 타입 | 600니트 SDR HDR 최대 밝기 1,500니트 |
| 컬러 앤 리프레시 | 100 % DCI-P3 40~120Hz VRR DisplayHDR 600, 돌비 비전 |
| 기타 패널 옵션 | WQUXGA(3840×2400) IPS, 800니트, 60Hz WUXGA(1920×1200) IPS, 500니트, 60Hz |
| 입/출력 라인 | |
| 포트 | 썬더볼트 5 포트 2개 (USB PD 3.1, 디스플레이포트 2.1) 1x 썬더볼트 4 USB-A 10Gbps 포트 1개 (상시 전원 공급) HDMI 1 2.1 개 3.5mm 콤보 잭 1개 SD Express 7.0 리더기 1개 |
| Wireless | 인텔 Wi-Fi 7 BE211 2×2 Bluetooth 5.4 |
| 입력 및 오디오 | |
| 카메라 | 적외선 기능이 있는 5MP 화소, 프라이버시 셔터, 인체 감지 기능 |
| 키보드 및 포인팅 | 6열 백라이트 방수 키보드 트랙 포인트 85 x 135mm 유리 햅틱 터치패드 |
| 오디오 | 2W 스피커 2개, 돌비 애트모스 지원 듀얼 원거리 마이크, 돌비 보이스 |
| 보안 및 내구성 | |
| 보안 | 개별 TPM 2.0 전원 버튼에 내장된 지문 인식 칩 Kensington Nano 보안 슬롯 자가 치유 BIOS |
| 내구성 | 밀 -STD-810H |
| 힘과 신체 | |
| 배터리 | 90Wh, 1시간 만에 80%까지 급속 충전 가능 |
| 충전 | USB-C, 최대 140W |
| 크기 | 354.4 x 241.2 x 9.87~15.8mm (13.95 x 9.50 x 0.39~0.62인치) |
| 중량(평량) | 무게는 1.84kg(4.06lb)부터 시작합니다. |
| 소스 | 알루미늄 상단 및 하단 덮개 |
| 품질 보증 | 1년 택배 또는 직접 운반 |
| 테스트 당시 가격 | 5,349달러 (Lenovo.com) |
테스트 설정 및 방법론
리뷰용 제품은 Core Ultra 7 366H 프로세서, GeForce RTX 5070 노트북 GPU, 64GB LPDDR5X-8533 메모리, 2TB Gen5 SSD에 Windows 11 Pro가 탑재된 구성입니다. 벤치마크 테스트는 전원에 연결된 상태에서 Windows 설정을 '최고 성능'으로, 전원 모드 설정을 P1 Gen 9와 동일하게, 그래픽 설정을 하이브리드 모드로, BIOS 1.10 및 NVIDIA 드라이버 597.01을 사용하여 진행했습니다. 배터리 수명 데이터는 추후 업데이트에서 제공될 예정입니다.
결과는 자체 개발한 클라이언트 벤치마크 도구 모음인 sr-client의 전체 Peak 프로파일 실행 결과를 기반으로 합니다. T1g는 버전 1.13, P1은 버전 1.3, 그리고 다른 비교 시스템들은 버전 1.11을 실행했습니다. 벤치마크 애플리케이션은 Cinebench 2026, 7-Zip 24.09, Blender 4.5, Stockfish 19, GROMACS 2025.3, MLPerf Client v2.0 등 모든 버전에서 동일하게 사용되었습니다.
이 테스트 스위트는 모든 곳에서 동일한 설정을 적용합니다. Windows 전원 모드는 최적 성능으로, 디스플레이 밝기는 50%로, 모든 절전 및 디스플레이 타이머는 꺼져 있고, Windows 방화벽 및 UAC 메시지는 꺼져 있으며, VBS 및 메모리 무결성은 기본 설정 그대로 켜져 있습니다. 각 결과는 반복 테스트의 중앙값이며, 결과값의 편차가 2%를 초과하는 경우 테스트 스위트는 결과를 수락하기 전에 다시 실행합니다.
비교 대상은 ThinkPad P1 Gen 9부터 시작합니다. 이 제품은 Core Ultra 9 386H와 8GB RTX PRO 2000을 탑재한 동일한 플랫폼이므로, GPU 교체와 한 단계 위 CPU 차이만 구분할 수 있습니다. Dell Pro Precision 5 16S 는 내장 Arc Pro B390 그래픽이 포함된 Core Ultra X9 388H를 탑재하고 있으며, 외장 GPU는 없으므로 동일한 인텔 세대의 CPU 레퍼런스 모델입니다.
Razer Blade 16은 Ryzen AI 9 HX 370과 24GB GeForce RTX 5090을 탑재하여 16인치 노트북에서 GeForce의 최고 성능을 보여줍니다. Dell XPS 16 Creator Edition 과 HP OmniBook Ultra 16은 NVIDIA의 20코어 RTX Spark N1X에 각각 64GB와 128GB의 통합 메모리를 탑재했습니다.
| 구성 | CPU | 메모리 | GPU | 부팅 드라이브 | sr-클라이언트 |
|---|---|---|---|---|---|
| 레노버 ThinkPad T1g 9세대 (21UG000BUS) | 코어 울트라 7 366H, 16코어 | 64GB LPDDR5X-8533 | GeForce RTX 5070 노트북, 사용 가능 메모리 11.7GB | 2TB 마이크론, PCIe Gen5 | 1.13 |
| 레노버 씽크패드 P1 9세대 (21UE000XUS) | 코어 울트라 9 386H, 16코어 | 64GB LPDDR5X-8533 | RTX PRO 2000 블랙웰, 7.7GB 사용 가능 메모리 | 2TB SK 하이닉스, PCIe Gen5 | 1.3 |
| 델 프로 프리시전 5 16S (PW516260) | 코어 울트라 X9 388H, 16코어 | 64GB LPDDR5X-8533 | Arc Pro B390(내장형), 47.6GB 공유 | 1TB SK 하이닉스, PCIe Gen5 | 1.11 |
| 레이저 블레이드 16 (RZ09-0528) | 라이젠 AI 9 HX 370, 12코어 | 32GB LPDDR5X-8000 | GeForce RTX 5090 노트북, 사용 가능 메모리 23.6GB | 2TB 삼성, PCIe Gen4 | 1.11 |
| 델 XPS 16 크리에이터 에디션(DX16263) | RTX Spark N1X, 20코어 | 64GB LPDDR5X-9400 | N1X 내장 RTX, 30.5GB 사용 가능 메모리 | 1TB SK 하이닉스, PCIe Gen4 | 1.11 |
| HP OmniBook 울트라 16(16-bk0xxx) | RTX Spark N1X, 20코어 | 128GB LPDDR5X-9400 | N1X 내장 RTX, 62.5GB 사용 가능 메모리 | 2TB 샌디스크, PCIe Gen5 | 1.11 |
로컬 AI 성능
T1g에 탑재된 RTX 5070은 11.7GB의 사용 가능한 GPU 메모리를 가지고 있었습니다. 저희의 단계별 테스트는 16GB부터 시작하므로, 모델 로딩, 코딩 에이전트, 그리고 브라우저 옆 에이전트 테스트는 실행되지 않았습니다. 이는 7.7GB를 탑재한 P1과 동일한 결과입니다. 하지만 메모리 용량을 줄인 테스트는 실행되었고, 12GB라는 용량 차이가 T1g와 P1을 구분 짓는다는 것을 보여줍니다. 8B 서버 모델과 FLUX.2 이미지 생성 테스트는 T1g에서는 정상적으로 실행되었지만, P1에서는 실행되지 않았습니다. N1X 시스템과 24GB Blade 16은 16GB 용량 기준을 충족하며 더 큰 모델들을 문제없이 실행할 수 있었습니다.
MLPerf 클라이언트 v2.0
| MLPerf 클라이언트 v2.0 | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 라마 3.1 8B, 첫 토큰 획득 시간(초, 낮을수록 좋음) | 0.31 | 0.34 | 0.21 | 0.15 | 0.31 | 0.28 |
| 라마 3.1 8B, 토큰 비율(토큰/초) | 66.2 | 64.8 | 26.9 | 128.7 | 55.7 | 56.5 |
| Phi-4-mini, 첫 번째 토큰 생성 시간(초, 낮을수록 좋음) | 0.14 | 0.16 | 0.18 | 0.07 | 0.14 | 0.13 |
| Phi-4-mini, 토큰 비율(토큰/초) | 114.1 | 111.9 | 41.5 | 215.8 | 96.2 | 97.0 |
MLPerf 클라이언트는 NVIDIA 시스템에서는 CUDA를 사용하는 llama.cpp를 통해, Precision의 Arc Pro B390에서는 OpenVINO를 통해 실행되므로, Precision 열에서는 하드웨어뿐 아니라 엔진도 비교합니다. T1g는 Llama 3.1 8B에서 초당 66.2개의 토큰을, Phi-4-mini에서는 초당 114.1개의 토큰을 생성했는데, 이는 P1의 RTX PRO 2000보다 두 시스템 모두에서 2%, N1X 노트북보다 17~19% 높은 수치입니다. 첫 번째 토큰 생성 시간은 Llama에서 XPS 16과 동일한 0.31초였습니다. Blade 16의 RTX 5090은 초당 128.7개와 215.8개의 토큰을 생성하여 T1g의 약 두 배에 달하는 성능을 보였습니다.
RAG 및 LLM 서비스 제공
| RAG (올라마 0.40.3) | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 섭취량, 초당 통과 횟수 | 159.8 | 165.1 | 81.4 | 176.2 | 104.4 | 111.5 |
| 수집, 임베딩 속도(토큰/초) | 25,883 | 26,740 | 13,188 | 28,541 | 16,901 | 18,049 |
| 답변: 생성률(토큰/초) | 110.0 | 103.5 | 48.4 | 210.0 | 95.0 | 103.4 |
| 답변, 첫 번째 토큰 p50까지의 시간 (초, 낮을수록 좋음) | 0.18 | 0.21 | 0.86 | 0.11 | 0.17 | 0.15 |
| 50페이지에 있는 질문에 답해주세요 (s, 낮을수록 좋습니다) | 0.25 | 0.29 | 0.99 | 0.16 | 0.25 | 0.23 |
RAG 테스트는 20,963개의 SQuAD 지문을 임베드하고, 각 질문에 대해 상위 5개의 지문을 추출한 후 Ollama를 통해 Phi-4-mini로 답변을 생성합니다. T1g는 초당 159.8개의 지문을 처리하고 초당 110.0개의 토큰으로 답변을 생성했으며, 질문에서 답변까지 걸리는 시간의 중앙값은 0.25초였습니다. P1은 지문 처리 속도가 3% 더 빠르고(165.1), 답변 생성 속도는 6% 더 느렸으며, N1X 시스템은 지문 처리 속도가 T1g보다 30~35% 뒤처졌습니다.
| llama.cpp 서버, 미니스트랄 3 | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 미니스트랄 3 3B, 요청 1건, 출력(토큰/초) | 69.0 | 67.0 | 22.4 | 130.9 | 57.8 | 57.5 |
| 미니스트랄 3 3B, 요청 4건, 출력(토큰/초) | 176.4 | 168.3 | 38.2 | 342.7 | 146.4 | 148.8 |
| Ministral 3 3B, 요청 1건, 첫 번째 토큰 생성 시간(밀리초, 낮을수록 좋음) | 726 | 890 | 4,437 | 383 | 669 | 607 |
| 미니스트랄 3 8B, 요청 1건, 출력(토큰/초) | 49.9 | 맞지 않았다 | 15.5 | 92.6 | 40.6 | 41.5 |
| 미니스트랄 3 8B, 요청 4건, 출력(토큰/초) | 107.8 | 맞지 않았다 | 24.5 | 209.3 | 96.3 | 104.1 |
| Ministral 3 8B, 요청 1건, 첫 번째 토큰 생성 시간(밀리초, 낮을수록 좋음) | 1,698 | 맞지 않았다 | 10,342 | 843 | 1,794 | 1,554 |
LLM 서버는 Ministral 3 모델에서 llama.cpp 서버를 실행하며, 요청당 4,096개의 프롬프트 토큰과 1,024개의 출력 토큰을 처리합니다. 3B 모델에서 T1g는 단일 사용자에게 초당 69.0개의 토큰을, 4개의 동시 요청에는 초당 176.4개의 토큰을 제공하여 P1보다 3~5% 앞섰습니다. 두 ThinkPad의 성능 차이가 드러나는 것은 8B 모델입니다. 8B 모델은 11GB의 GPU 메모리가 필요하기 때문에 T1g는 단일 요청에 초당 49.9개의 토큰, 4개 요청에는 초당 107.8개의 토큰을 처리했지만, P1은 로드하지 못했습니다. 또한 T1g는 8B 모델에서 두 가지 동시 요청 수준 모두에서 N1X 노트북보다 우수한 성능을 보였습니다.
이미지 생성
| 안정 확산.cpp, 1024×1024 | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FLUX.2 klein 4B Q4_0, 분당 이미지 수 | 9.36 | 맞지 않았다 | 0.38 | 20.02 | 11.17 | 11.01 |
| FLUX.2 클라인 4B Q4_0, 이미지당 소요 시간(초, 낮을수록 좋음) | 6.41 | 맞지 않았다 | 159.85 | 3.00 | 5.37 | 5.45 |
이미지 생성에는 1024×1024 해상도의 stable-diffusion.cpp 파일이 사용되었으며, 가장 작은 구성인 FLUX.2 klein 4B Q4_0 버전만 적합했습니다. 이 버전은 가중치 계산에 6.43GiB를 사용했고, 분당 9.36개의 이미지(이미지당 6.41초)를 생성했습니다. Q8_0 빌드는 13GB의 메모리가 필요했고, 더 큰 Z-Image 및 Qwen-Image 모델은 더 많은 메모리가 필요했기 때문에 실행되지 않았습니다. N1X 노트북은 동일한 작업 부하에서 분당 약 11개의 이미지를 생성하며 18~19% 더 빠른 속도를 보였고, 더 큰 모델도 실행할 수 있었습니다. Blade 16은 분당 20.02개의 이미지를 생성했습니다. P1은 FLUX.2를 전혀 로드할 수 없었고, Precision의 내장 그래픽은 분당 0.38개의 이미지만 처리했습니다.
CPU 성능
Cinebench 2026 및 지속 부하
| 시네벤치 2026 (점수, 높을수록 좋음) | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 단일 코어 | 510 | 520 | 535 | 481 | 565 | 561 |
| 멀티 코어 | 4,928 | 5,083 | 4,754 | 5,201 | 6,631 | 7,001 |
| 30분 코스, 첫 번째 통과 | 4,924 | 4,894 | 4,634 | 5,181 | 6,539 | 7,014 |
| 30분 반복, 정상 상태 | 4,901 | 4,811 | 4,413 | 5,218 | 6,550 | 6,970 |
| 정상 상태 / 첫 번째 통과 | 0.995 | 0.983 | 0.952 | 1.007 | 1.002 | 0.994 |
Core Ultra 7 366H는 Cinebench 2026 멀티코어에서 4,928점, 싱글코어에서 510점을 기록했습니다. 이는 멀티코어 P1 벤치마크에서 Core Ultra 9 386H보다 3%, 싱글코어에서는 2% 낮은 점수이며, 싱글코어 점수 차이는 두 칩의 P-코어 터보 부스트 클럭 차이인 100MHz와 일치합니다. Precision의 X9 388H보다는 4%, Blade 16의 Ryzen AI 9 HX 370보다는 5% 높은 점수를 보였습니다. N1X 시스템은 멀티스레드 작업에서 훨씬 빠른 성능을 보여주었습니다. XPS 16은 6,631점, OmniBook은 7,001점을 기록하며 T1g보다 각각 35%와 42% 높은 점수를 얻었습니다.
15.8mm 두께의 섀시에서 더욱 중요한 30분 루프 테스트 동안 T1g는 4,924점으로 시작하여 4,901점으로 안정화되었으며, CPU 평균 온도 92.9°C, 평균 클럭 3,576MHz에서 첫 번째 테스트 점수의 99.5%를 유지했습니다. 동일한 테스트에서 P1은 98.3%, Precision은 95.2%를 기록했으므로, T1g의 쿨링 성능이 366H를 두 제품보다 초기 점수에 더 가깝게 유지하는 것으로 나타났습니다.
7-Zip, Blender, HandBrake 및 LLVM
| Test | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 7-Zip, 모든 스레드, 총합(GIPS) | 106.7 | 109.2 | 108.3 | 126.2 | 147.0 | 150.6 |
| 7-Zip, 단일 스레드, 총합(GIPS) | 9.35 | 9.49 | 9.86 | 9.26 | 9.13 | 9.10 |
| 블렌더 4.5 몬스터(샘플/분) | 130.7 | 135.4 | 129.1 | 142.4 | 198.9 | 211.4 |
| Blender 4.5 정크샵(샘플/분) | 89.9 | 92.8 | 88.9 | 99.2 | 119.1 | 127.7 |
| Blender 4.5 강의실용 (샘플/분) | 64.7 | 66.8 | 62.8 | 79.1 | 86.7 | 92.8 |
| 핸드브레이크 x265 (fps) | 28.8 | 30.3 | 29.6 | 33.9 | 38.8 | 40.6 |
| 핸드브레이크 SVT-AV1 (fps) | 81.6 | 84.5 | 81.7 | 77.0 | 14.0 | 15.4 |
| LLVM 빌드(s, 낮을수록 좋음) | 348 | 309 | 349 | 351 | 232 | 218 |
콘텐츠 제작 테스트 전반에서 T1g는 P1보다 2~5% 낮은 성능을 보였습니다. 7-Zip에서는 106.7 GIPS 대 109.2 GIPS, Blender Monster에서는 130.7 SPM 대 135.4 SPM, x265에서는 28.8 FPS 대 30.3 FPS를 기록했습니다. LLVM 빌드에서는 348초 대 309초로 13%의 차이를 보였는데, 이는 프로세서 성능 차이만으로는 설명할 수 없는 격차입니다. 두 ThinkPad 모두 동일한 전원 모드 설정으로 테스트했으므로 측정된 결과를 그대로 보고합니다.
N1X 시스템은 Blender Monster에서 52~62%의 성능 향상과 LLVM 빌드 시간 218~232초라는 기록 등 이 그룹의 대부분 항목에서 큰 차이로 선두를 차지했습니다. 다만 SVT-AV1에서는 T1g가 81.6fps로 인코딩된 반면, 두 Arm 노트북은 각각 14.0fps와 15.4fps에 그쳤습니다. x86 시스템 중에서는 Blade 16의 24스레드 Ryzen 프로세서가 7-Zip에서 126.2 GIPS로 가장 빠른 성능을 보였지만, SVT-AV1에서는 세 대의 Intel 시스템보다 뒤처졌습니다.
Stockfish, primesieve, Python 및 브라우저
| Test | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 말린 대구, 한 가닥 (Mnps) | 1.73 | 1.76 | 1.86 | 2.02 | 1.74 | 1.73 |
| 스톡피쉬, 모든 스레드(Mnps) | 14.96 | 15.30 | 15.02 | 18.44 | 13.87 | 15.19 |
| 10^12까지의 소수체, 모든 스레드 (s, 값이 낮을수록 좋음) | 11.98 | 11.10 | 11.34 | 10.63 | 10.39 | 9.53 |
| 10^11까지의 소수체, 스레드 1개 (s, 값이 낮을수록 좋음) | 10.39 | 10.15 | 9.55 | 6.63 | 12.03 | 12.02 |
| PyPerformance go (ms, 낮을수록 좋음) | 75.7 | 75.5 | 69.6 | 75.9 | 111.6 | 111.2 |
| PyPerformance nbody (ms, 낮을수록 좋음) | 57.6 | 58.7 | 52.4 | 61.6 | 80.8 | 80.4 |
| 속도계 3.1 (점수) | 40.9 | 40.6 | 42.9 | 38.8 | 36.5 | 34.8 |
싱글 스레드 테스트 결과에서 T1g는 P1과 비슷한 성능을 보였습니다. Stockfish 단일 스레드 테스트에서 1.73 Mnps, PyPerformance go 테스트에서 75.7ms, Speedometer 3.1 테스트에서 40.9ms를 기록했으며, 각 테스트에서 P1과 2% 이내의 차이를 보였습니다. Precision의 X9 388H는 Stockfish 단일 스레드 테스트와 PyPerformance go 테스트에서 두 제품보다 7~8% 앞섰습니다. T1g는 웹 브라우저 테스트에서 N1X 노트북보다 우수한 성능을 보였는데, 40.9초 대 36.5초 및 34.8초를 기록했습니다. 또한 Python 테스트에서도 Arm 시스템이 40~47% 더 오래 걸리는 반면, Blade 16의 Zen 5 코어는 단일 스레드 Primesieve 테스트에서 6.63초로 T1g의 10.39초보다 빠른 성능을 보였습니다.
GROMACS, OpenBLAS 및 메모리
| Test | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GROMACS benchMEM (ns/일) | 24.98 | 24.07 | 23.28 | 26.85 | 17.41 | 17.48 |
| OpenBLAS DGEMM, 모든 코어(GFLOPS) | 506.1 | 518.5 | 527.5 | 454.4 | 354.6 | 374.0 |
| OpenBLAS LU는 N=20000, 모든 코어(GFLOPS)를 해결합니다. | 441.0 | 474.2 | 503.5 | 460.8 | 314.9 | 321.9 |
| 스트림 트라이어드(MB/s) | 81,548 | 81,712 | 83,038 | 48,248 | 122,872 | 120,783 |
| 메모리 지연 시간, 4KiB 페이지(ns, 낮을수록 좋음) | 117.2 | 116.1 | 115.2 | 129.5 | 140.5 | 143.6 |
부동 소수점 테스트에서는 x86 시스템이 우위를 보였습니다. T1g는 GROMACS benchMEM에서 24.98ns/일의 응답 시간을 기록하며 P1보다 4%, N1X 노트북보다 43% 앞섰고, OpenBLAS DGEMM에서는 506.1 GFLOPS를 달성하여 Arm 시스템의 354.6 GFLOPS 및 374.0 GFLOPS보다 높은 성능을 보였습니다. 메모리 대역폭은 반대로, STREAM Triad에서 T1g의 LPDDR5X-8533은 81.5GB/s를 기록하여 P1 및 Precision과 동일한 수준을 보인 반면, N1X의 LPDDR5X-9400은 121~123GB/s를 기록했습니다. 4KiB 페이지에서의 메모리 지연 시간은 117.2ns로, 다른 Intel 시스템과 2ns 이내의 차이를 보였습니다.
게임 및 GPU 인코딩
| SuperTuxKart 1.5 (높을수록 좋음) | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SuperTuxKart 1080p, 평균 FPS | 206.8 | 179.2 | 168.0 | 199.6 | 248.6 | 269.7 |
| SuperTuxKart 1080p, 일반적인 FPS | 206 | 178 | 167 | 194 | 250 | 271 |
| SuperTuxKart 1080p, 대부분 안정적인 FPS | 173 | 148 | 137 | 167 | 214 | 236 |
| SuperTuxKart 1080p, 안정적인 FPS | 45 | 67 | 88 | 118 | 131 | 141 |
SuperTuxKart는 해당 벤치마크 제품군의 유일한 게임 테스트로, T1g는 1080p 해상도에서 최고 설정으로 세 번의 테스트를 거쳐 평균 206.8fps를 기록했습니다. 이는 RTX PRO 2000을 탑재한 P1보다 15% 빠른 수치입니다. Blade 16의 RTX 5090은 199.6fps로 T1g를 앞서지 못했는데, 이는 해당 해상도에서 GPU 성능에 따른 성능 향상이 멈춘다는 것을 시사합니다. N1X 노트북은 248.6fps와 269.7fps로 가장 높은 성능을 보였습니다. 해당 디스플레이는 최대 3200x2000 해상도를 지원하므로 4K 테스트는 실행되지 않았습니다.
게임의 안정적인 FPS 수치는 발열의 영향을 보여줍니다. 워밍업 후 첫 번째 측정에서는 81fps가 기록되었고, 다음 두 번의 측정에서는 각각 44fps와 45fps가 기록되었습니다. 따라서 저희가 발표하는 중앙값은 45fps로, 이 그룹에서 가장 낮은 수치입니다. 약 4분간의 테스트 동안 GPU 온도는 44°C에서 66°C로, CPU 온도는 70°C 후반에서 86°C까지 상승했으며, 본체가 예열된 후에는 최저 온도가 떨어졌습니다. 평균 FPS는 모든 측정에서 205~207fps 사이를 유지했습니다. 이러한 패턴은 시스템이 예열된 후 프레임률 하락이 차가운 상태에서의 첫 번째 테스트보다 더 크게 나타난다는 것을 보여줍니다.
GPU 인코딩의 경우, FFmpeg 8.1과 HEVC NVENC 코덱을 사용했을 때 Big Buck Bunny 클립에서 149fps의 속도로 실행되었습니다. FFmpeg 9를 사용하려면 NVENC API 13.1 이상과 NVIDIA 드라이버 610 이상이 필요하지만, T1g는 OEM 드라이버 규정에 따라 드라이버 597.01이 설치되어 출고되므로 해당 항목은 여기에 포함되지 않았습니다.
부하 시 발열 및 클럭 속도
| 레노버 씽크패드 T1g 9세대 | CPU 최대치(섭씨) | CPU 평균(C) | 평균 CPU 클럭(MHz) |
|---|---|---|---|
| Cinebench 2026 | 94.1 | 87.8 | 3,785 |
| 7 - 우편 번호 | 95.1 | 87.1 | 3,810 |
| 믹서기 | 95.1 | 91.8 | 3,602 |
| GROMACS | 95.1 | 94.6 | 3,538 |
| 30분 시네벤치 반복 재생 | 95.1 | 92.9 | 3,576 |
| MLPerf 클라이언트 | 91.1 | 77.0 | 3,551 |
| LLM 과정 제공 | 90.1 | 85.1 | 3,888 |
| 슈퍼턱스카트 | 86.1 | 81.1 | 3,425 |
| 스토리지 | 85.1 | 69.1 | 3,130 |
366H는 모든 지속적인 CPU 테스트에서 94~95°C에 도달했으며 클럭 속도 저하 없이 해당 온도를 유지했습니다. 이러한 부하 조건에서의 평균 클럭 속도는 3,538~3,810MHz였습니다. GROMACS 테스트에서 평균 94.6°C의 온도를 기록하며 냉각 시스템에 가장 큰 부담을 주었습니다. GPU 중심의 작업은 프로세서 측면에서 더 낮은 온도를 보였으며, RTX 5070은 LLM Serving 테스트에서 최고 76°C, MLPerf Client 테스트에서 최고 74°C를 기록했습니다. SSD는 75분간의 스토리지 테스트에서 최고 69°C를 기록했으며 다른 테스트에서는 40°C 미만을 유지했습니다. 실제 사용 환경에서 발열 문제나 과도한 팬 소음은 관찰되지 않았습니다.
스토리지 성능
| fio, 25GiB 용량 (용량이 클수록 좋음) | 레노버 씽크패드 T1g 9세대 (366H, RTX 5070 12GB) | 레노버 씽크패드 P1 9세대 (386H, RTX PRO 2000 8GB) | 델 프로 프리시전 5 16S (X9 388H, Arc Pro B390) | 레이저 블레이드 16 (HX 370, RTX 5090 24GB) | 델 XPS 16 크리에이터 에디션 (N1X, 64GB) | HP OmniBook 울트라 16(N1X, 128GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 순차 읽기 속도 128K(MB/s) | 13,525 | 10,012 * | 9,456 | 7,106 | 6,502 | 13,598 |
| 순차 쓰기 속도 128K(MB/s) | 9,238 | 9,203 | 9,257 * | 5,257 | 5,670 | 11,899 |
| 랜덤 읽기 4K, 최대 (IOPS) | 728,827 | 756,484 | 778,094 | 732,774 | 300,063 | 449,043 |
| 랜덤 쓰기 4K, 최대 (IOPS) | 605,858 | 682,019 * | 649,544 | 522,707 * | 256,856 | 234,888 |
| 랜덤 읽기 4K, QD32 x 4 작업(IOPS) | 384,475 | 501,165 | 528,105 | 316,943 | 300,063 | 449,043 |
| 랜덤 쓰기 4K, QD32 x 4 작업(IOPS) | 307,270 | 444,243 | 432,635 | 374,728 | 256,856 | 234,888 |
*재실행 후 실행 간 편차가 발생하여 해당 검사 도구에서 플래그가 지정되었습니다.
저희 테스트 장치에 탑재된 2TB 드라이브는 마이크론 PCIe Gen5 SSD이며, 순차 처리 속도는 동급 최고 수준입니다. 25GiB 용량에서 읽기 속도는 13,525MB/s, 쓰기 속도는 9,238MB/s로, 읽기 속도는 옴니북에 탑재된 샌디스크 드라이브와 동일하며, 블레이드 16 및 XPS 16에 탑재된 Gen4 드라이브보다 훨씬 뛰어납니다.
스레드 수가 적을수록 랜덤 성능은 만족스럽지 못합니다. 최대 4K 랜덤 읽기 속도는 729K IOPS로 다른 인텔 시스템의 Gen5 드라이브와 비슷한 수준이지만, 4개의 작업을 동시에 수행하는 QD32 테스트에서는 T1g 드라이브가 읽기 384K, 쓰기 307K IOPS를 기록하는 데 그쳤습니다. 이는 P1에 탑재된 SK 하이닉스 드라이브의 501K, 444K IOPS와 Precision의 528K, 433K IOPS에 비해 낮은 수치입니다. 최대 랜덤 쓰기 속도 또한 606K IOPS로 세 인텔 시스템 중 가장 낮습니다. 5GiB 랜덤 읽기 구성 하나는 편차가 있는 것으로 나타나 여기서는 제외했습니다. 레노버는 동일한 2TB Gen5 옵션으로 다른 드라이브를 출시할 수 있으므로, 이 수치는 테스트 장치에 대한 결과입니다.
맺음말
ThinkPad T1g 9세대 모델은 워크스테이션 인증이 필요하지 않으면서 더 강력한 GPU 성능을 원하는 사용자를 위한 P1 9세대 모델입니다. 테스트 결과, GeForce RTX 5070은 RAG 인제스트 테스트를 제외한 모든 GPU 테스트에서 P1의 RTX PRO 2000과 동등하거나 더 나은 성능을 보였습니다. RAG 인제스트 테스트에서는 P1이 3% 앞섰으며, 12GB 메모리를 탑재한 P1은 8GB 메모리를 탑재한 P1이 처리하지 못한 8B 서빙 모델과 FLUX.2 이미지 생성 작업을 성공적으로 수행했습니다. Core Ultra 7 366H는 멀티코어 작업에서 Core Ultra 9에 3% 뒤처졌지만, 30분 동안 초기 Cinebench 점수의 99.5%를 유지했습니다.
데이터에서도 한계가 드러나는데, 메모리부터 살펴보겠습니다. 12GB는 계층형 AI 테스트에 필요한 16GB에 미치지 못하므로, 통합 메모리를 탑재한 N1X 노트북과 24GB Blade 16은 T1g가 실행할 수 없는 모델을 실행할 수 있습니다. 또한 N1X는 멀티코어 CPU 작업에서 35~42% 더 높은 성능을 보여줍니다. SuperTuxKart의 안정적인 프레임률은 섀시 온도가 올라가면 거의 절반으로 떨어졌으며, Micron SSD는 동급 최고 수준의 순차 속도를 제공하지만, 스레드 수가 적을 때는 랜덤 성능에서 P1의 드라이브보다 뒤처집니다.
따라서 T1g는 사무 작업, GPU 렌더링, 소규모 AI 모델 실행, 퇴근 후 게임 등 다양한 용도로 하나의 관리형 ThinkPad를 원하는 크리에이티브 전문가, 엔지니어 및 개발자에게 적합하며, ISV(독립 소프트웨어 공급업체)의 드라이버가 필요하지 않은 사용자에게도 좋은 선택입니다. 인증된 드라이버가 필요한 사용자는 P1을, 노트북에서 가장 큰 규모의 로컬 모델을 실행하는 것이 우선인 사용자는 N1X 시스템을 고려해야 합니다.
저희 T1g 구성의 가격은 5,349달러이고, 레노버는 베스트바이에서 20코어 RTX Spark N1X, 64GB 통합 메모리, 1TB SSD를 탑재한 Yoga 9n 2-in-1 16 을 3,749.99달러에 판매하고 있는데, 이는 저희 제품보다 1,599달러 저렴합니다. 저희 리뷰에서 Yoga는 Cinebench 2026 멀티코어 벤치마크에서 6,292점을 기록했는데, 이는 저희 제품의 4,928점보다 높은 점수입니다. Yoga의 32GB GPU 사용 가능 메모리는 T1g의 12GB 카드로는 로드할 수 없었던 20B 모델 티어를 구동했습니다. 하지만 MLPerf Client 테스트에서 T1g는 초당 66.2 토큰을 처리하여 T1g의 54.4 토큰보다 빠른 속도를 보여줍니다. 구매자에게는 다양한 선택지가 있으므로 예상되는 작업 부하에 맞는 최적의 하드웨어를 선택하는 것이 중요합니다.
레노버는 인증된 워크스테이션 그래픽을 위한 P1, 관리형 ThinkPad에 GeForce를 탑재한 T1g, 그리고 RTX Spark를 위한 Yoga 9n 등 다양한 제품군으로 각 구매자의 니즈를 충족시킨 점을 높이 평가할 만합니다. T1g는 x86 소프트웨어, vPro 관리, 2TB Gen5 SSD, ThinkPad 키보드 및 트랙포인트를 그대로 유지합니다. 현재 시장 가격을 고려할 때, 이러한 기능이 필요하지 않은 구매자라면 더 높은 CPU 처리량과 더 많은 GPU 메모리를 더 저렴한 가격에 제공하는 Yoga 9n이 더 나은 선택일 수 있습니다.
순위표: 레노버 ThinkPad T1g 9세대는 최고의 비즈니스 노트북 순위표에서 외장 그래픽 카드를 탑재한 최고의 비즈니스 노트북으로 선정되었습니다.
아마존