Recenzja ASUS Ascent QN10: 80 TOPS i 18 rdzeni Oryon w 0.7-litrowym mini komputerze

Mini komputery PC stały się jednym z ważniejszych segmentów rynku komputerów klienckich. Stanowią one podstawę flot uporządkowanych biurek, obsługują systemy digital signage i kioski, a coraz częściej znajdują się na obrzeżach sieci, przetwarzając dane w pobliżu kamer i czujników, gdzie przesyłanie danych w chmurze jest zbyt wolne lub zbyt kosztowne. Do tej pory w tej kategorii brakowało atrakcyjniejszej opcji z procesorem Arm, a ASUS Ascent QN10 oferuje taką opcję, jako pierwszy mini komputer zbudowany na procesorze Qualcomm Snapdragon X2 Elite, który ASUS reklamuje jako pierwszy na świecie mini komputer z procesorem NPU o mocy 80 TOPS.

Historia QN10 zaczyna się od jego krzemu, ponieważ X2E-88-100 łączy 18 rdzeni Oryon trzeciej generacji o taktowaniu do 4.7 GHz z procesorem graficznym Adreno X2-90 i 80 procesorami NPU TOPS Hexagon. Wszystko to w obudowie o pojemności poniżej 0.7 litra, zajmującej mniej więcej tyle miejsca na biurku, co stos batoników zbożowych. Pomimo rozmiarów, ASUS umieścił komorę parową, dedykowany wentylator dla gniazda SSD PCIe Gen5, siedem portów USB, w tym trzy USB4, HDMI 2.1, 2.5 GbE i Wi-Fi 7, z obsługą czterech wyświetlaczy 4K jednocześnie. Klienci korporacyjni mogą liczyć na zabezpieczenia w postaci technologii fTPM 2.0 i procesora SPU firmy Qualcomm ze wsparciem technologii Microsoft Pluton, a za zasilaczem 180 W przemawia stosunek wydajności platformy do watów: jest to komputer stacjonarny Copilot+, który zużywa mało energii w stanie spoczynku i obraca wentylator do zerowych obrotów na minutę.

ASUS pozycjonuje QN10 jako platformę dla programistów AI, prosumentów i wdrożeń brzegowych: lokalna inferencja dla systemów signage i kiosków, komputerowe przetwarzanie obrazu w przemyśle i handlu detalicznym oraz ciągłe wsparcie asystentów, wspierane przez modele gotowe do uruchomienia za pośrednictwem Qualcomm AI Hub. Konfiguracja 16 GB/512 GB jest sprzedawana w Best Buy w momencie pisania tego tekstu za 1,349.99 USD; testowaliśmy wersję 32 GB. Testowanie komputera stacjonarnego z systemem Windows na platformie Arm nadal oznacza konieczność poruszania się po tym, co faktycznie działa natywnie, dlatego nasz zestaw jest podzbiorem kompatybilnym z platformą Arm, a zestaw porównawczy odzwierciedla niezręczną sytuację w tej kategorii: nie ma jeszcze innego komputera stacjonarnego ze Snapdragonem X2.

Specyfikacja ASUS Ascent QN10

Specyfikacja	ASUS Ascent QN10
Model	ASUS Ascent QN10
Procesor	Qualcomm Snapdragon X2 Elite (X2E-88-100), procesor Oryon 3. generacji, 18 rdzeni / 18 wątków, do 4.7 GHz
Grafika	Qualcomm Adreno X2-90 (zintegrowany)
NPU	Qualcomm Hexagon NPU, 80 TOPS (INT8)
Pamięć	32 GB LPDDR5x, 8533 MT/s, na pokładzie (konfiguracje 16 GB i 32 GB; 32 GB to górna granica)
Dyski	512 GB SanDisk PC SN5100S zgodnie z testem; 1 gniazdo M.2 2280 PCIe Gen5 + 1 gniazdo M.2 2280 PCIe Gen4, łącznie do 4 TB
Sieci	Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, Realtek 2.5GbE LAN
Porty (przód)	2x USB4 typu C (DP1.4/PD, 40 Gb/s) 1x USB-A 3.2 1x USB-A 2.0 1x gniazdo audio 3.5 mm
Porty (tył)	1x USB4 typu C (DP1.4/PD, 40 Gb/s) 2x USB-A 3.2 1x HDMI 2.1 FRL 1x RJ45 2.5GbE
Wyświetl wsparcie	Do 4 wyświetlaczy (HDMI + 3x USB-C)
Ochrona	fTPM 2.0, Qualcomm SPU ze wsparciem Microsoft Pluton, Snapdragon Guardian
Chłodzenie	Wentylator procesora z komorą parową, dedykowany wentylator Gen5 SSD; maks. 53 dBA przy pełnej prędkości, 0 obr./min w stanie spoczynku
Zasilanie	Zasilacz prądu stałego 180 W
System operacyjny	Windows 11 Pro, komputer Copilot+
Wymiary / Waga	130 x 130 x 40 mm (43.5 mm z nóżkami), poniżej 0.7 l / 620 g
Trwałość	Przetestowano zgodnie z normą MIL-STD 810H (wstrząsy, wibracje, wilgotność, temperatura, naprężenia portów)
Cena	1,349.99 USD (16 GB/512 GB, Best Buy w chwili pisania tego tekstu); testowana konfiguracja 32 GB/512 GB jest dostępna w sklepie Newegg, ale nie jest dostępna w magazynie i nie podano jej ceny

Gdzie QN10 wpisuje się w ofertę mini komputerów ASUS

ASUS przejął dział NUC firmy Intel w 2023 roku i od tamtej pory utrzymuje linię x86 w stałym rytmie: testowany przez nas Meteor Lake NUC 14 Pro , obecny Arrow Lake NUC 15 Pro oraz wyższe modele, które łączą Arrow Lake z dedykowaną kartą graficzną RTX do gier i pracy twórczej. Linia NUC Pro jest standardem w tej kategorii nie bez powodu: zestawy barebone z pamięcią i dyskiem w gniazdach, pełna kompatybilność z x86 w systemie Windows oraz cena minimalna, która pozwala na samodzielną konfigurację systemu poniżej 850 dolarów.

Ascent to nowsza, zorientowana na sztuczną inteligencję gałąź rodziny, a QN10 to jej druga odsłona. Pierwszym był Ascent GX10 , który umieścił kartę Grace Blackwell GB10 firmy NVIDIA w obudowie biurkowej dla programistów CUDA pracujących z łańcuchami narzędzi centrów danych. QN10 idzie w drugą stronę: krzem Qualcomma, stos Windows Copilot+ i konstrukcja oparta na NPU, ukierunkowana na inferencję, która działa przez cały dzień przy niskim poborze mocy, a nie na tworzenie modeli. Podczas gdy GX10 to mała stacja robocza do tworzenia sztucznej inteligencji, QN10 jest bliższy miniaturowemu urządzeniu do jej uruchamiania.

Podział ARM kontra x86 w tym zestawieniu jest zgodny z tym: NUC Pro pozostaje najlepszym wyborem, gdy o zakupie decydują konfigurowalność, ścieżki aktualizacji lub bezwarunkowa kompatybilność aplikacji; QN10 to model o wydajności na wat, z procesorem NPU o mocy 80 TOPS i uszczelnionymi systemami typu „wdróż i zapomnij”, takimi jak systemy oznakowania, kioski i wnioskowanie brzegowe, z wystarczającą mocą procesora, co — jak pokazują poniższe wyniki — pokazuje, że kwestia efektywności nie wymaga już przeprosin za wydajność.

Budowa i projektowanie

QN10 ma 130 mm kwadratowego kształtu, 40 mm wysokości i waży 620 gramów, a jego pojemność wynosi niecałe 0.7 litra. Obudowa to prosta, srebrna, metalowa obudowa z logo ASUS z przodu, co idealnie pasuje do scenariuszy, do których stworzono to urządzenie. Został zaprojektowany tak, aby zmieścić się za monitorem lub w obudowie kiosku, czyli dokładnie tak, jak zakłada ASUS.

Na przednim panelu znajdują się złącza do codziennego użytku: dwa z trzech portów USB4 typu C (DP1.4 i Power Delivery, 40 Gb/s), port USB-A 3.2 wraz z portem USB-A 2.0, gniazdo audio 3.5 mm oraz przycisk zasilania. Umieszczenie dwóch pełnoprawnych portów USB4 z przodu to niewielki ułatwienie w instalacji; stacje dokujące, urządzenia przechwytujące i zewnętrzne dyski NVMe można podłączyć bez sięgania do tyłu.

Z tyłu obudowy znajduje się trzeci port USB4 typu C, dwa kolejne porty USB-A 3.2, HDMI 2.1 z FRL, RJ45 dla kontrolera Realtek 2.5GbE oraz wejście DC dla zewnętrznego zasilacza 180 W. Dzięki HDMI i trzem portom USB4, QN10 obsługuje do czterech wyświetlaczy, a dzięki siedmiu portom USB, obsługuje pełną instalację biurkową lub informacyjną bez użycia koncentratora.

Po prawej stronie obudowy znajduje się otwór wentylacyjny, który doprowadza powietrze do układu chłodzenia, który jest naprawdę rozbudowany jak na tę klasę: wentylator procesora nad komorą parową oraz drugi, dedykowany wentylator dla wnęki na dysk SSD PCIe Gen5. ASUS deklaruje, że obudowa generuje hałas na poziomie maksymalnie 53 dBA przy pełnej prędkości wentylatora, a w stanie spoczynku wentylatory zatrzymują się całkowicie przy 0 obr./min.

Otwarcie obudowy pokazuje, gdzie trafia budżet termiczny i co kupujący może, a czego nie może zmienić, ponieważ obudowa zawiera miedziane podkładki termiczne, które przylegają do dysków M.2, jedno gniazdo PCIe Gen5 (oznaczone jako G5, puste w naszym egzemplarzu) oraz jedno gniazdo Gen4 mieszczące dysk SanDisk, z możliwością rozbudowy do 4 TB (chociaż użytkownik powinien mieć możliwość zainstalowania większej pojemności, jeśli zechce). Płyta główna mieści pod komorą parową procesor Snapdragon z wlutowanymi 32 GB pamięci LPDDR5x. Pamięć masowa to jedyny element, który można serwisować w terenie; pamięć jest stała w momencie zakupu, a maksymalna pojemność to 32 GB.

Po zdjęciu wentylatora, komora parowa obejmuje układ SoC i zasila pojedynczą pętlę rurek cieplnych – rozwiązanie klasy laptopowej w komputerze stacjonarnym, gdzie ograniczeniem jest ciągłe obciążenie, a nie bateria. Poniższe testy sugerują, że to działa, a anegdotycznie nasze uszy również: od stanu spoczynku po długotrwałe, duże obciążenie, QN10 pracuje niemal bezgłośnie, a wentylatory są ledwo słyszalne z odległości metra. Jedynym momentem, w którym dały o sobie znać podczas naszych testów, było ekstremalne obciążenie systemu, na przykład aktualizacja BIOS-u.

Wydajność ASUS Ascent QN10

Nasz egzemplarz testowy działa z procesorem Snapdragon X2 Elite X2E-88-100 z 32 GB pamięci LPDDR5x i dyskiem SSD o pojemności 512 GB, systemem Windows 11 Pro, a wszystkie testy porównawcze przeprowadzono w planie zasilania High Performance. System Windows na platformie Arm ogranicza tabelę wyników: wszystkie poniższe testy działały natywnie na architekturze ARM64, gdzie istnieje natywna kompilacja, a obciążenia AI odnotowują, który silnik wnioskowania i urządzenie obliczeniowe były używane w każdym teście, ponieważ wybór silnika zmienia te wartości tak samo, jak ma to miejsce w przypadku procesora. PCMark 10 nie jest dostępny, ponieważ jego główny test wydajności nie zawiera kompilacji na architekturze Arm; natywnie działają tylko testy pamięci masowej i baterii, a żaden z nich nie oddaje charakteru tego komputera stacjonarnego.

Porównania są proste, ale niedoskonałe, ponieważ nic innego w laboratorium nie dorównuje architekturze i klasie tej maszyny. ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H) jest punktem odniesienia dla minikomputerów x86, ponieważ to właśnie go mamy: ASUS przeniósł linię do Arrow Lake NUC 15 Pro, którego nie testowaliśmy, więc Meteor Lake NUC 14 zastępuje x86 generację wcześniej. W poniższych wynikach radzi sobie lepiej, niż sugeruje jego wiek, a cena sprawia, że ​​porównanie jest interesujące w sposób, w jaki nie robi tego kalendarz premier. Nasza konfiguracja NUC 14, Core Ultra 7 165H z 16 GB i 512 GB, wyceniona na 1,522.61 USD w Best Buy, jest już niedostępna w sprzedaży detalicznej. Natomiast odpowiednik QN10 z 16 GB/512 GB kosztuje 1,349.99 USD, więc konfiguracja dla konfiguracji, komputer Arm, plasuje się poniżej poziomu, na którym sprzedawano tę klasę mini PC x86. Kontrargumentem jest cena „zrób to sam”: obecny zestaw barebone NUC 15 Pro kosztuje około 700 USD w momencie pisania tego tekstu, a z dodaną pamięcią i dyskiem twardym plasuje się poniżej 850 USD, czego nie może osiągnąć uszczelniony, lutowany QN10. Limit pamięci 16 GB w NUC ogranicza największe przebiegi Y-crunchera, a kilka testów, które zakończyły się niepowodzeniem lub zostały pominięte na tej platformie, jest odnotowanych w miejscach, w których wystąpiły. Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC to najbliższy krewny procesora Arm, którego testowaliśmy, zbudowany na procesorze Snapdragon X poprzedniej generacji; urządzenie to opuściło laboratorium, więc porównania ograniczają się do opublikowanych wówczas benchmarków. Przeprowadziliśmy również kilka starszych testów QN10 specjalnie po to, aby go porównać. Nowsze testy, takie jak Geekbench 7, nie mają z tego powodu kolumny poświęconej Lenovo i są prezentowane dla kontekstu.

Geekbench 7

Geekbench 7 dołącza do pakietu wraz z Geekbench 6 w miarę gromadzenia danych porównawczych. Wyniki procesora są kalibrowane względem wartości bazowej 2,500, ustalonej przez AMD Ryzen 7700, a wyniki karty graficznej – względem wartości bazowej 100 000, ustalonej przez NVIDIA GeForce RTX 4060. Wyższe wyniki oznaczają lepsze wyniki, a podwojenie wyniku oznacza podwojenie wydajności. Ponieważ Geekbench 7 wykorzystuje nowe obciążenia i nowe wartości bazowe, jego wyniki nie są porównywalne z wynikami Geekbench 6. Został on wprowadzony na rynek po tym, jak Neo 50q opuścił laboratorium, więc kolumna Lenovo pozostaje pusta, a porównania dotyczą świeżo przebudowanego NUC 14 Pro. Na QN10 uruchomiono natywną kompilację AArch64.

Geekbench 7 (im wyższy wynik, tym lepiej)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Procesor jednordzeniowy	3,272	2,291	N / A
Procesor wielordzeniowy	24,049	13,911	N / A
GPU OpenCL	30,982	27,790	N / A
GPU Vulkan	40,042	25,088	N / A

 

Główne liczby: 3,272 w trybie jednordzeniowym i 24 049 w trybie wielordzeniowym, czyli o 43% i 73% więcej niż w przypadku procesora Core Ultra 7 165H z NUC 14 Pro w tym samym pakiecie. Dla porównania, w porównaniu z naszym zestawem laptopów, ta liczba w trybie wielordzeniowym przewyższa również wszystkie testowane przez nas w tym roku systemy Panther Lake, a więc maszyny, które kosztowały od trzech do czterech razy więcej. Adreno X2-90 osiąga wynik 40 042 w teście Vulkan, o 60% więcej niż Arc z NUC, i 30 982 w OpenCL, co plasuje go w przedziale 12 laptopów z procesorem Xe Arc B390, a nie w podstawowej zintegrowanej grafice.

Geekbench 6

Geekbench 6 mierzy wydajność procesora, wykorzystując kombinację typowych zadań, z osobnymi wynikami dla obciążeń jedno- i wielordzeniowych, a także wynikami obliczeń GPU za pośrednictwem OpenCL i Vulkan. Wyższe wyniki oznaczają lepsze wyniki. Jest on o generację starszy niż Geekbench 7, i właśnie dlatego się tu znalazł: to pakiet, który opublikowaliśmy dla obu systemów porównawczych, i ponownie uruchomiliśmy go na QN10 w natywnej kompilacji ARM, aby porównać go z nimi.

Geekbench 6 (im wyższy wynik, tym lepiej)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Procesor jednordzeniowy	3,667	2,517	2,148
Procesor wielordzeniowy	19,884	12,477	8,565
GPU OpenCL	39,761	35,449	9,634
GPU Vulkan	43,942	36,089	N / A

 

W porównaniu z poprzednią generacją Snapdragona X w Neo 50q, QN10 osiąga 3,667 punktów w teście jednordzeniowym w porównaniu z 2,148 i 19 884 w teście wielordzeniowym w porównaniu z 8,565, co stanowi 2.3-krotny wzrost w teście wielordzeniowym w jednej generacji ARM. Porównanie x86 jest równie nierówne: Core Ultra 7 165H w NUC 14 Pro osiąga 12 477 punktów w teście wielordzeniowym w swoim powtórzeniu, co stanowi 63% wyniku QN10. Podobnie przedstawia się wydajność obliczeniowa GPU – Adreno osiąga 39 761 punktów w OpenCL, w porównaniu z 9,634 punktami w Neo 50q i wyprzedza Arc w NUC z wynikiem 35 449 punktów.

Cinebench 2026

Cinebench 2026 to najnowsza wersja z linii Cinebench i jedyna, o której informujemy. Testuje wydajność procesora CPU i GPU za pomocą silnika renderującego Maxon Redshift, opartego na najnowszym kodzie Cinema 4D 2026. Ma on na celu sprawdzenie, czy maszyna jest stabilna pod dużym obciążeniem procesora, czy jej chłodzenie wytrzymuje dłuższe zadania renderowania oraz jak radzi sobie z wymagającymi zadaniami 3D w rzeczywistych warunkach. Ponieważ zmiany w kodzie i kompilatorze przyspieszają renderowanie scen, wyniki Cinebench 2026 są dostosowane i nie należy ich porównywać z wynikami z poprzednich wersji Cinebench. Benchmark dostarczany jest z natywną kompilacją ARM64, którą uruchomił QN10; test GPU nie obsługuje układu graficznego Adreno ani zintegrowanej karty graficznej Intel w komputerze NUC, dlatego prezentowane są tu tylko wyniki dla procesora CPU.

Cinebench 2026 (im wyższy wynik, tym lepiej)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Pojedynczy wątek procesora	639	444	N / A
Wiele wątków procesora	6,476	3,684	N / A
Współczynnik MP	10.13x	8.29x	N / A

 

Z wynikiem 639 w teście jednowątkowym, QN10 osiąga najwyższy wynik w teście jednowątkowym Cinebench 2026, jaki odnotowaliśmy w jakimkolwiek systemie w tej klasie; według tabeli referencyjnej Maxona, plasuje się on pomiędzy Apple M4 Max a stacjonarnym procesorem Intel Core Ultra 9 285K. W teście wielowątkowym procesor osiąga wynik 6,476 przy stosunku MP 10.13x, podczas gdy NUC 14 Pro uzyskał 3,684 przy 8.29x, co daje przewagę 76%. Różnica między 639 a 444 w teście jednowątkowym utrzymuje się na tym samym poziomie, co czyni oba wyniki imponującymi w obudowie o pojemności 0.7 litra.

Profil procesora 3DMark

Test 3DMark CPU Profile mierzy wydajność procesora przy stałej liczbie wątków, od pojedynczego wątku do maksymalnej dostępnej liczby, pokazując, jak wydajność rośnie wraz z liczbą zaangażowanych rdzeni. Im wyższe wyniki, tym lepiej. To jeden z opublikowanych przez nas testów dla Neo 50q, więc przeprowadziliśmy go ponownie na QN10, aby utrzymać to porównanie.

Profil procesora 3DMark (wyższy jest lepszy)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Maksymalna liczba wątków	9,544	7,680	3,370
Wątki 16	9,118	6,899	3,360
Wątki 8	5,327	5,617	3,497
Wątki 4	3,209	3,582	2,152
Wątki 2	1,702	1,914	1,422
Temat 1	857	1,002	712

 

Różnica między generacjami jest wyraźna w każdym punkcie krzywej: 9,544 maks. wątków w porównaniu z 3,370 w Neo 50q i 857 wątków jednowątkowych w porównaniu z 712. Warto zwrócić uwagę na przesunięcie 8 wątków: 5,327 w porównaniu z 3,497, ponieważ większość obciążeń komputerów stacjonarnych mieści się w tym zakresie. Krzywa wyraźnie się spłaszcza również między 16 wątkami a maks. w QN10, co jest oczekiwanym kształtem dla 18-rdzeniowego układu bez SMT. W porównaniu z NUC 14 obraz jest bardziej zniuansowany, niż sugerują wyniki Geekbench: QN10 wygrywa na szczycie krzywej, 9,544 do 7,680, ale 165H zajmuje punkt w przypadku wątków jednowątkowych, 1,002 do 857, i utrzymuje niewielką przewagę w 8 wątkach. To obciążenie nagradza taktowanie szczytowe w sposób, którego nie oferuje konstrukcja Oryon, o czym warto pamiętać w przypadku mało wątkowych zadań na komputerach stacjonarnych.

Grafika 3DMark

Pakiet graficzny 3DMark obejmuje szeroki zakres obciążeń renderowania: Solar Bay i Wild Life to testy wieloplatformowe stworzone z myślą o grafice zintegrowanej i mobilnej, Steel Nomad i Time Spy to bardziej wymagające testy rasteryzacji DirectX 12, Fire Strike to benchmark DirectX 11, a Port Royal i Speed ​​Way testują raytracing DirectX. Wyższe wyniki oznaczają lepsze wyniki w całym teście. Wyniki Solar Bay, Steel Nomad i Wild Life pokrywają się z naszymi opublikowanymi danymi Neo 50q; pozostałe stanowią punkt odniesienia dla QN10 w porównaniu z przetestowanym NUC 14 Pro, w tym pierwsze testy raytracingu DXR, które przeprowadziliśmy na komputerze z systemem Windows-on-Arm.

Grafika 3DMark (im wyższa wartość, tym lepiej)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Zatoka Słoneczna	21,561	11,630	5,971
Stalowy Nomad	1,042	611	235
Dzikiej przyrody	19,996	N / A	11,224
Szpieg czasu	4,014	3,643	N / A
Fire Strike	9,949	6,591	N / A
Port Royal	1,520	1,429	N / A
Żużel	324	335	N / A

 

Solar Bay z ceną 21 561 to 3.6 raza więcej niż Neo 50q i 1.9 raza więcej niż NUC 14, a Steel Nomad z ceną 1,042 to 4.4 raza więcej niż poprzednia generacja ARM i o 70% więcej niż Arc. Time Spy z ceną 4,014 i Fire Strike z ceną 9,949 plasują QN10 na podstawowym terytorium dyskretnych układów, a nie na samym dole stosu iGPU. Ray tracing to jedyny obszar, w którym Arc odzyskuje przewagę: Port Royal faworyzuje QN10 z ceną 1,520 do 1,429, podczas gdy Speed ​​Way plasuje się na pozycji NUC 335 do 324, co w praktyce daje remis. Nikt nie kupuje żadnego z tych modeli ze względu na ray tracing, ale opcja wyboru opcji w Arm jest realna. W kolumnie NUC 14 nie ma wpisu o Wild Life, ponieważ ten test nie był częścią ponownego testu porównawczego.

Pamięć masowa 3DMark

3DMark Storage mierzy wydajność dysku SSD podczas zadań związanych z grami, takich jak ładowanie gier, instalowanie oprogramowania, zapisywanie postępów i przenoszenie plików gier. Dysk działa natywnie na platformie ARM. Im wyższy wynik, tym lepiej. Wynik odzwierciedla dysk, z którym dostarczany jest system, więc jest to porównanie wyboru pamięci masowej przez dostawców, a nie platform.

Pamięć masowa 3DMark (im wyższa, tym lepiej)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Wynik pamięci masowej	2,393	1,887	2,871

 

Z wynikiem 2,393, 512-gigabajtowy dysk SanDisk PC SN5100S z procesorem QN10 plasuje się poniżej Neo 50q z wynikiem 2,871, ale przed NUC 14 z wynikiem 1,887. SN5100S to dysk kliencki klasy Gen4, montowany w slocie Gen4; gniazdo Gen5, oznaczone na płycie jako G5, jest dostarczane puste i to właśnie tam należałoby umieścić szybszy dysk, ponieważ fabrycznie montowany dysk 512 GB jest sprawny.

Kompresja 7-Zip

Wbudowany benchmark 7-Zip mierzy, jak szybko procesor może kompresować i dekompresować dane za pomocą wielu wątków, uruchamianych ze słownikiem 128 MB w dziesięciu przebiegach. Dekompresja ma tendencję do skalowania się wraz z liczbą wątków, podczas gdy kompresja opiera się na opóźnieniu pamięci, więc obie połowy często przedstawiają różne wyniki. Wyższe wyniki GIPS oznaczają lepsze rezultaty. 7-Zip 26.03 zawiera natywną kompilację ARM64, z której korzystał QN10.

7-Zip (GIPS, im wyższy tym lepszy)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Ściskanie	96.729	N / A	53.096
Dekompresja	120.205	N / A	46.998
Ocena całkowita	108.467	N / A	50.047

 

Łączny wynik 108.467 GIPS dla QN10 jest ponad dwukrotnie wyższy niż 50.047 Neo 50q, a dekompresja na poziomie 120.205 GIPS stanowi wyróżniającą się połowę testu. Pod względem kalibracji, ten wynik przewyższa wszystkie laptopy z naszego ostatniego stosu Panther Lake; to rzeczywista przepustowość wielordzeniowa, a nie pomniejszony wynik dla urządzeń mobilnych. Kolumna NUC 14 jest pusta, ponieważ benchmark 7-Zip nie dał wyniku na tym systemie w naszej pierwotnej recenzji i nie był częścią ponownego testu.

y-cruncher

Narzędzie y-cruncher mierzy szybkość, z jaką procesor może obliczyć dużą liczbę cyfr liczby Pi, co znacznie obciąża podsystem procesora i pamięci. BBP wykonuje ekstrakcję cyfr szesnastkowych liczby Pi w obciążeniu, które jest niemal w całości obciążające procesor. Wyniki są podawane w sekundach, więc im krótszy czas, tym lepiej. Test działa natywnie na platformie ARM. Przebieg 5 miliardów cyfr w QN10 został pominięty z powodu dostępnej pamięci, co jest oczekiwanym limitem dla komputera z pamięcią 32 GB, a NUC 14 z pamięcią 16 GB nie był w stanie wykonać obliczeń przekraczających miliard cyfr w standardowych przebiegach.

y-cruncher (sekundy, im mniej tym lepiej)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Pi 1B	71.531	36.561	186.905
Pi 2.5B	218.332	N / A	497.704
Pi BBP 1B	5.844	2.306	N / A
Pi BBP 10B	67.701	25.144	N / A
Pi BBP 100B	778.722	296.970	N / A

 

QN10 kończy 1 miliard cyfr w 71.5 sekundy, 2.6 razy szybciej niż Neo 50q (186.9 sekundy), choć NUC 14 Pro z czasem 36.6 sekundy pokazuje, że podsystem pamięci Intela nadal wygrywa w tym ograniczonym przepustowością obciążeniu prawie dwukrotnie. Przebiegi BBP, które są czysto CPU, pokazują odwrotną sytuację w przypadku dużego obciążenia: NUC kończy 100 miliardów cyfr szesnastkowych w 297.0 sekund, podczas gdy QN10 potrzebuje 778.7 sekundy. 16-gigabajtowy NUC nie był w stanie wykonać niczego powyżej 1 miliarda w standardowych przebiegach, więc porównanie 2.5 miliarda należy do Lenovo, gdzie QN10 z czasem 218.3 sekundy w porównaniu z 497.7 sekundy daje 2.3-krotną przewagę generacyjną.

mikser

Test Blendera mierzy wydajność renderowania przy użyciu trzech różnych scen 3D: Monster, Junkshop i Classroom. Wyniki są podawane w próbkach na minutę, więc im wyższy wynik, tym lepiej. Wyniki nie są porównywalne między wersjami Blendera, dlatego podajemy tylko aktualne wyniki Blendera 5.2. Blender 5.2 oferuje natywną ścieżkę procesora ARM64, z którą współpracował QN10, ale układ graficzny Adreno nie jest obsługiwanym urządzeniem renderującym, dlatego w przeciwieństwie do naszych recenzji laptopów, ta tabela dotyczy tylko procesora dla obu systemów.

Blender 5.2 CPU (próbek/min, im więcej tym lepiej)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Potwór	188.04	109.16	N / A
Sklep ze złomem	133.21	81.08	N / A
Sala szkoleniowa	93.93	57.41	N / A

 

18 rdzeni Oryon renderuje Monstera z prędkością 188 próbek na minutę, podczas gdy NUC 14 generuje 109 próbek na minutę, co daje 72-procentową przewagę we wszystkich trzech scenach. Wynik ten przewyższa wszystkie wyniki uzyskane dla cienkich i lekkich procesorów x86 w naszym ostatnim zestawie laptopów. Brak ścieżki GPU ma jednak znaczenie: renderery oparte na GPU nie będą miały wystarczającej wydajności, a to luka w ekosystemie oprogramowania, a nie sprzętu.

UL Procyon AI

Pakiet AI firmy UL Procyon obejmuje trzy obciążenia. AI Image Generation mierzy wnioskowanie Stable Diffusion z NPU o niskim poborze mocy do GPU o wysokiej wydajności; przedstawiamy test Stable Diffusion 1.5 INT8 opracowany dla akceleratorów o niskim poborze mocy. AI Text Generation uruchamia lokalne LLM i ocenia wydajność generowania, raportując czas do pierwszego tokena i liczbę tokenów na sekundę; kompilacja Arm obejmuje Phi i Llama3. AI Computer Vision mierzy wnioskowanie w zakresie klasyfikacji obrazu, wykrywania obiektów, segmentacji i modeli superrozdzielczości, a nowszy pakiet Computer Vision 2 działa poprzez natywną ścieżkę każdego dostawcy. Wyższe wyniki oznaczają lepsze wyniki w całym tekście. Etykiety silników mają tutaj większe znaczenie niż gdziekolwiek indziej w recenzji: w QN10 generowanie obrazu i tekstu działało na NPU Hexagon przez stos QNN firmy Qualcomm, wizja komputerowa działała przez SNPE na NPU i ponownie przez WinML, a NUC 14 działał na najlepszych dostępnych ścieżkach, OpenVINO na Arc iGPU i WinML. Żadne z tych wyników nie są porównywalne z wynikami OpenVINO i ONNX w naszych recenzjach laptopów x86, ponieważ wyniki Procyon są porównywalne tylko w obrębie tego samego silnika i urządzenia.

Procyon AI (im wyższy tym lepszy)	ASUS Ascent QN10	ASUS NUC 14 Pro (Core Ultra 7 165H)	Lenovo ThinkCentre Neo 50q QC
Generowanie obrazu, SD 1.5 INT8	5,457 (QNN, NPU)	1,004 (OpenVINO, iGPU)	N / A
Generowanie tekstu Phi	1,394 (QNN, NPU)	528 (OpenVINO, iGPU)	N / A
Generowanie tekstu Llama3	1,371 (QNN, NPU)	434 (OpenVINO, iGPU)	N / A
Wizja komputerowa	4,254 (SNPE, NPU)	135 (WinML, GPU)	N / A
Computer Vision 2 (WinML)	2,161	N / A	N / A
Wizja komputerowa 2 (SNPE)	1,897	N / A	N / A

 

Rozpatrując go indywidualnie, 80 TOPS Hexagon oferuje: 5,457 tokenów w rozdzielczości SD 1.5 INT8, czyli około 1.9 raza więcej niż zmierzyliśmy dla 50 procesorów NPU x86 klasy TOPS z ich własnymi najlepszymi silnikami, a generowanie tekstu utrzymuje 35.7 tokenów na sekundę w Phi i 25.2 tokena na sekundę w Llama3, z pierwszymi tokenami w czasie poniżej 0.6 sekundy, całkowicie na NPU bez ingerencji CPU. Hybrydowe generowanie tekstu HTP+CPU uzyskało nieco niższy wynik niż czysta ścieżka NPU, co sugeruje, że NPU nie jest wąskim gardłem. Computer Vision 2 z wynikiem 2,161 w WinML w porównaniu z 1,897 w SNPE to rzadki przypadek, w którym ścieżka generyczna przewyższa ścieżkę dostawcy. Porównanie NUC 14 podkreśla zastrzeżenie dotyczące silników: jego najlepsze ścieżki, OpenVINO na Arc iGPU, osiągają 1,004 w generowaniu obrazu i 528 na Phi, a generowanie tekstu przez NPU zakończyło się całkowitą porażką, więc pięciokrotna przewaga QN10 w generowaniu obrazu łączy w sobie zalety krzemu i oprogramowania, których nie można w pełni rozdzielić.

Wniosek

ASUS Ascent QN10 to pierwszy testowany przez nas minikomputer z procesorem Arm, który przewyższa swoją klasę x86, zamiast poświęcać wydajność na rzecz efektywności. W porównaniu z NUC 14 Pro, Snapdragon X2 Elite prowadzi o 43% do 76% w zestawie procesorów i około 2x w przypadku grafiki popularnej, a robi to z 0.7-litrowej obudowy, która pracuje bezszelestnie od spoczynku do długotrwałego obciążenia. W porównaniu z poprzednią generacją Snapdragona w Neo 50q, skok wynosi od 2.3x do 4.4x, w zależności od testu. 80 TOPS NPU to nie tylko liczba z arkusza specyfikacji: 5,457 w generowaniu obrazu SD 1.5 i 35.7 tokenów na sekundę na Phi, wszystkie na Hexagon przy spoczynku procesora, to rodzaj lokalnej inferencji krawędziowej AI, z której korzysta.

Nasze zastrzeżenia zaczynają się od pamięci: 32 GB pamięci LPDDR5x jest przylutowane, a 32 GB to górna granica, w maszynie, której konfiguracja 16 GB kosztuje już 1,349.99 USD, a której wersja 32 GB jest wymieniona, ale obecnie niedostępna, a stała pamięć jest trudna do sprzedania w tej cenie, ponieważ zmienia zakup w decyzję, której kupujący nie może zmienić w przyszłości. Zestaw barebone NUC 15 Pro za około 700 USD zawiera dowolną pamięć i pamięć masową, jaką kupujący chce go sparować, a obudowa x86 zachowuje również kilka technicznych zalet. Pamięć masowa to mniej poważna skarga: 512 GB SanDisk SN5100S to dysk Gen4, który ustępuje nawet Neo 50q, chociaż puste gniazdo Gen5 pozostawia kupującemu możliwość rozwiązania problemu, jeśli potrzebna jest większa wydajność pamięci masowej. Kompatybilność systemu Windows na platformie Arm pozostaje kwestią aplikacji, którą każdy kupujący flotowy powinien zrozumieć przed złożeniem zamówienia.

QN10 to wciąż doskonały sprzęt do systemów signage, kiosków, aplikacji wnioskowania brzegowego, asystentów biurkowych z funkcją ciągłego dostępu oraz dla deweloperów korzystających z platformy Qualcomm AI Hub – wszędzie tam, gdzie ciche i wydajne urządzenie z wydajnym procesorem NPU i 32 GB pamięci RAM jest wystarczające. ASUS stworzył przekonujący debiut dla linii Ascent z procesorem Arm; cieszymy się, że Snapdragon wygląda w tej rundzie znacznie lepiej i z niecierpliwością czekamy na kolejne.

Tabela liderów: The ASUS Ascent QN10 holds Best CPU Throughput on our Najlepsze mini komputery tabela wyników.

Strona produktu ASUS Ascent QN10