Actualizat pe 12 noiembrie 2026: Lenovo ThinkPad T1g Gen 9 și ThinkPad X9-15p Gen 1 Aura Edition s-au alăturat secțiunii „Also Tested” cu rezultatele din noua suită; alegerile au rămas neschimbate. Pe 29 octombrie, Dell XPS 16 Creator Edition s-a alăturat secțiunii „Also Tested” în secțiunea RTX Spark.
Fiecare laptop clasat aici a trecut prin laboratorul StorageReview. Măsurăm direct performanța AI locală: UL Procyon AI Text Generation rulează aceleași modele pe fiecare sistem care le poate găzdui, iar acolo unde hardware-ul o justifică, analizăm mai amănunțit cu LM Studio și Ollama. Nimic de pe această pagină nu este clasat pe baza unei fișe tehnice, iar fiecare alegere face trimitere la recenzia care conține datele.
Există două căi pentru a rula modele AI pe un laptop în 2026. GPU-urile NVIDIA RTX PRO dedicate oferă cele mai rapide rate de transfer de date pe secundă, dar modelul trebuie să se încadreze în VRAM-ul plăcii, între 8 GB și 24 GB în acest domeniu. Design-urile de memorie unificată și partajată, conduse de platformele Ryzen AI Max+ (Strix Halo) de la AMD și Core Ultra LPCAMM2 partajate de la Intel, schimbă viteza brută cu capacitatea: GPU-ul poate împrumuta cea mai mare parte a memoriei sistemului, astfel încât modelele mai mari nu încarcă deloc. Opțiunile de mai jos acoperă ambele căi, plus clasa de eficiență NPU-first.
La o privire
| Categorii | Sistem și | Motorul AI | Rezultat cheie | Intreg opinie |
|---|---|---|---|---|
| Cel mai bun laptop per total pentru inteligență artificială locală | Dell Pro Max 18 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 185 tok/s (Phi, Procyon), cel mai rapid laptop pe care l-am testat | Recenzie Pro Max 18 Plus |
| Cel mai bun pentru modele mari | HP ZBook Ultra G1a 14 | Ryzen AI Max+ PRO 395, memorie unificată atribuibilă de până la 96 GB | DeepSeek-R1 70B; Gemma 3 27B încărcate la 9 tok/s | Recenzie ZBook Ultra G1a |
| Cel mai bun echilibru de 16 inci | Dell Pro Max 16 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 179 tok/s (Phi) cu o autonomie a bateriei de 6 ore și 21 de minute | Recenzie Pro Max 16 Plus |
| Cel mai bun ultraportabil | Lenovo ThinkPad P14s Gen 7 | RTX PRO 1000 Blackwell 8GB / 64GB LPCAMM2 | 55 tok/s (Phi) la 3.59 kg | Recenzie P14s Gen 7 |
| Cel mai bun fără un GPU discret | Dell Pro Precision 5 14s Intel | Intel Arc Pro B390 iGPU, 64 GB de memorie LPCAMM2 partajată | A rulat modele care depășesc 8 GB de VRAM, 23 de ore și 50 de minute de autonomie a bateriei | Recenzie Pro Precision 5 14s |
| Cel mai bun sistem NPU subțire și ușor | HP EliteBook 6 G1q | Snapdragon X Plus, procesor NPU hexagonal cu 45 de procesoare, 32 GB | Llama 3.2 3B la 37 tok/s în LM Studio | Recenzie EliteBook 6 G1q |
| Cel mai bun laptop RTX Spark | HP OmniBook Ultra 16 | RTX Spark N1X, procesor cu 20 de nuclee / GPU Blackwell cu 6,144 de nuclee, 128 GB (64 GB către GPU) | Sarcina agentului de codare 35B în 72.0 s la 89.5 tok/s, 3 din 3 rulări reușite | Recenzie OmniBook Ultra 16 |
| Cel mai tare laptop Spark RTX cu funcționare rapidă | Lenovo Yoga 9n 2-în-1 16 | RTX Spark N1X, procesor cu 20 de nuclee / GPU Blackwell cu 6,144 de nuclee, 64 GB (32 GB către GPU) | Vârf de 72°C la o sarcină susținută de 30 de minute, față de 98°C la HP OmniBook Ultra 16 | Recenzie Yoga 9n 2-în-1 16 |
Alegerile
Cel mai bun laptop per total pentru inteligență artificială locală: Dell Pro Max 18 Plus
Pro Max 18 Plus a înregistrat cele mai rapide valori locale de inteligență artificială dintre toate laptopurile, realizate prin laboratorul StorageReview. În generarea de text cu inteligență artificială UL Procyon, placa video RTX PRO 5000 Blackwell (24GB GDDR7) a împins Phi la 185.1 tokeni pe secundă, Mistral la 140.5 și Llama 3 la 119.7, cu un timp până la primirea primului token sub 0.35 secunde pe fiecare model. Core Ultra 9 285HX și cei 128 GB de memorie CAMM2 țin restul proceselor în frâu, iar cei 24 GB de memorie VRAM găzduiesc confortabil modele cuantizate din clasa 20B.
Compromisurile sunt exact ceea ce sugerează carcasa: 7.17 kg și 3 ore și 39 de minute de autonomie măsurată a bateriei, cea mai scurtă autonomie din setul nostru de date despre laptopuri. Acesta este un laptop de birou care se întâmplă să se plieze. Prețul de listare era de 9,245 de dolari, așa cum a fost testat la momentul recenziei. Dacă viteza de inferență locală este întreaga întrebare, acesta este răspunsul.
Recenzie: Dell Pro Max 18 Plus: Blackwell RTX PRO 5000 Performance To Go
Cel mai bun pentru modele mari: HP ZBook Ultra G1a 14
Viteza este o axă; capacitatea este cealaltă. ZBook Ultra G1a combină procesorul Ryzen AI Max+ PRO 395 de la AMD cu 128 GB de memorie unificată LPDDR5X, până la 96 GB putând fi alocați plăcii grafice Radeon 8060S. Acest pool ne-a permis să încărcăm modele pe care niciun laptop cu GPU dedicat nu le poate atinge: DeepSeek-R1 70B și QwQ 32B au rulat ambele local în LM Studio și Ollama, iar Gemma 3 27B a generat 8.96 tokenuri pe secundă cu procesare promptă la 73 de tokenuri pe secundă.
Numerele sale Procyon sunt în urma oricărui sistem RTX PRO de aici (Phi la 65 de tokeni pe secundă), deci nu este alegerea potrivită pentru discuții rapide despre modele mici. Este alegerea ideală atunci când modelul în sine este important, și face asta cu o greutate de 14 kg și o baterie cu 10 ore și 35 de minute de autonomie. Aceasta este aceeași poveste despre memoria unificată pe care o spune Strix Halo de la AMD pe partea noastră de desktop, pliat într-o carcasă de 3.3 inci.
Recenzie: Recenzie HP ZBook Ultra G1a 14
La orizont: HP ZBook Ultra G3a 16
Alegerea de mai sus din categoria „Cel mai bun pentru modele mari” ar putea fi pe cale să lase categoria în seama propriului succesor. ZBook Ultra G3a 16 aduce 192 GB de memorie unificată LPDDR5X-8533 cu până la 160 GB alocabili GPU-ului (G1a 14 are maximum 128 GB și 96 GB), un procesor Ryzen AI Max+ PRO 495 și o reproiectare termică care susține 100 W, în timp ce G1a avea 55 W. Capacitatea i-a adus lui G1a un loc important, în timp ce bugetul de putere i-a limitat ritmul; G3a atacă ambele cifre simultan.
HP a deschis comenzile în SUA în octombrie, cu configurații de la 3,149 USD, iar G3a intră în clasament odată cu lansarea versiunilor complete ale Procyon și LM Studio. Previzualizarea noastră practică a acoperit hardware-ul pe o unitate de pre-producție, fără a fi permise testele de performanță, iar recenzia completă urmează când o unitate de livrare ajunge în laborator.
Cel mai bun echilibru de 16 inch: Dell Pro Max 16 Plus
Pro Max 16 Plus rulează aceeași placă grafică RTX PRO 5000 Blackwell de 24 GB ca și 18 Plus și nu oferă aproape nimic: Phi la 178.6 tokeni pe secundă, Mistral la 134.2, Llama 3 la 114.7, aproximativ 96% din capacitatea de procesare a flagship-ului. În schimb, pornește de la 5.63 kg față de 7.17 kg și aproape dublează durata de viață a bateriei la 6 ore și 21 de minute.
Pentru majoritatea celor care își doresc inferențe locale serioase într-o singură pungă, aceasta este cea mai bună achiziție dintre cele două. De asemenea, deține locul Cea mai bună stație de lucru mobilă în clasamentul nostru Cele mai bune stații de lucru mobile , așa că viteza inteligenței artificiale vine cu stiva completă de aplicații profesionale deja validată.
Recenzie: Recenzie Dell Pro Max 16 Plus: Construit pentru zile lungi și sarcini mari
Cel mai bun ultraportabil: Lenovo ThinkPad P14s Gen 7
Cu o greutate de 3.59 kg, P14s Gen 7 este cel mai ușor laptop de aici, cu o placă grafică Blackwell dedicată. RTX PRO 1000 (8GB GDDR7) a înregistrat viteze Phi de 55.1 tokeni pe secundă, iar Mistral de 40.3, viteze interactive reale pentru modelele din clasa 7B, iar procesorul NPU de 50 TOPS de la Panther Lake îl transformă într-un dispozitiv Copilot+. Durata bateriei de 15 ore și 52 de minute înseamnă că capacitatea de inteligență artificială nu vă costă ziua de lucru.
Cunoașteți limita înainte de a cumpăra: rularea noastră Llama 2 13B nu s-a finalizat deoarece acel model necesită aproximativ 12 GB de memorie grafică prin calea Procyon, iar GPU-ul are 8 GB. Pentru modelele cuantizate de 7B și mai mici, aceasta este o alegere excelentă; pentru cele mai mari, căutați pagina.
Recenzie: Lenovo ThinkPad P14s Gen 7 Recenzie
Cel mai bun fără o placă grafică separată: Dell Pro Precision 5 14s Intel
Lipsa unei plăci grafice dedicate nu este o problemă, în limite rezonabile: Pro Precision 5 14s combină procesorul Intel Core Ultra X9 388H (50 TOPS NPU) cu placa grafică integrată Intel Arc Pro B390, utilizând un pool de memorie partajată LPCAMM2 de 64 GB. În testele noastre, pool-ul respectiv a rulat sarcini de lucru AI locale mai mari decât puteau suporta plăcile grafice dedicate de 8 GB, completând suita completă Procyon AI Text Generation (scoruri de 887 pe Phi și 786 pe Llama 2), unde sistemele cu VRAM limitat au înregistrat DNF-uri.
Viteza de generare este modestă în comparație cu RTX PRO Silicon, așa că este potrivit pentru munca de asistent în fundal, în detrimentul sesiunilor interactive intense. Restul pachetului este remarcabil: 3.12 kg și 23 de ore și 50 de minute de autonomie a bateriei măsurate, a doua cea mai lungă din întregul nostru set de date. De asemenea, ocupă locul de Cea Mai Bună Stație de Lucru Ultraportabilă pe lista noastră cu Cele Mai Bune Stații de Lucru Mobile.
Recenzie: Recenzie Dell Pro Precision 5 14s cu Intel
Cel mai bun sistem NPU subțire și ușor: HP EliteBook 6 G1q
EliteBook 6 G1q răspunde la o altă întrebare: cât de mic dispozitiv ai nevoie pentru o inteligență artificială utilă pe dispozitiv? Snapdragon X Plus cu un procesor NPU Hexagon de 45 TOPS a rulat Llama 3.2 3B la 36.7 tokeni pe secundă și Gemma 3 4B la 29.3 în LM Studio, modelele 1B depășind 62 de tokeni pe secundă. Acestea sunt viteze de chat utilizabile pentru un dispozitiv de 3.17 kg care a măsurat 19 ore și 35 de minute de autonomie a bateriei.
Plafonul este scăzut, parametrii 4B au fost cel mai mare model pe care l-am testat, deci acesta este destinat chatului local, sumarizării și asistenților offline, modelele grele fiind inaccesibile. Cu un preț de aproximativ 3,100 USD, așa cum este configurat la momentul recenziei, a fost și cel mai ieftin sistem de pe această pagină.
Recenzie: Recenzie HP EliteBook 6 G1q: Putere pentru o zi întreagă într-un laptop ușor
Laptopuri RTX Spark: Testate pe noua noastră suită client
NVIDIA RTX Spark N1X aduce supercipul GB10 de la DGX Spark pe laptopurile cu Windows, cu un pool de LPDDR5X partajat între un procesor Grace și un procesor grafic Blackwell. Laptopurile primesc două variante cu un TDP de 45 până la 80W: un procesor cu 20 de nuclee și un procesor grafic cu 6,144 de nuclee și un procesor cu 18 nuclee și un procesor grafic cu 5,120 de nuclee. Testăm aceste sisteme pe sr-client 1.2, noua noastră suită de clienți nativi Arm64, astfel încât rezultatele lor nu se aliniază rând cu rând cu cifrele Procyon din spatele alegerilor de mai sus. Acoperirea noastră despre lansarea RTX Spark conține detalii complete despre platformă.
Memoria decide ce modele poate rula fiecare configurație. O setare de firmware împarte pool-ul între Windows și GPU, iar cel mai mic nivel de model AI local al nostru necesită cel puțin 16 GB de memorie utilizabilă de GPU, astfel încât un sistem de 32 GB setat la 12 GB pentru GPU nu poate încărca fișierul gpt-oss:20b de 12.8 GB.
Cel mai bun laptop RTX Spark: HP OmniBook Ultra 16
OmniBook Ultra 16 de 128 GB este cel mai complet notebook RTX Spark pe care l-am testat. Cu 62.5 GB de memorie utilizabilă de GPU, rulează ambele niveluri locale ale modelului nostru de inteligență artificială, generând gpt-oss:20b la 58.0 tokeni pe secundă și Qwen3.6-35B-A3B la 89.5. A trecut toate cele nouă rulări ale agentului de codare și a finalizat sarcina Qwen3.6 în 72.0 secunde, cel mai rapid din grupul său, și a finalizat rezolvarea OpenBLAS all-core la 98°C, test care a alimentat două unități Surface Laptop Ultra.
Rezultatul cel mai bun al procesorului în comparație a fost de 7,004 în Cinebench 2026 multi-core, cu 35% mai mult decât Razer Blade 16. RTX 5090 al lui Blade generează în continuare tokenuri de 2.3 ori mai rapid pe modelele care încap în cei 24 GB, iar browserul lui OmniBook a încetinit cu 1.73 ori în timp ce agentul de codare rula pe GPU-ul partajat. Versiunea de 128 GB și 2 TB pe care am testat-o este vândută doar prin HP.com, unde HP a stabilit un preț de 6,229.99 USD începând cu 14 octombrie. Modelul de 32 GB și 32 GB, cu 3,199.99 USD, păstrează viteza procesorului, dar nu poate încărca nivelurile modelelor noastre, iar rezultatele privind bateria sunt în așteptare.
Recenzie: HP OmniBook Ultra 16: RTX Spark cu 128 GB depășește testul nostru local de agenți de codare
Cel mai tare laptop Spark cu procesor RTX: Lenovo Yoga 9n 2-în-1 16
Yoga 9n 2-în-1 16 a rulat N1X mai rece decât orice alt notebook RTX Spark pe care l-am testat. În bucla noastră susținută de 30 de minute, procesorul său a atins un vârf de 72°C și s-a menținut la 3,015 MHz, terminând la 100.1% din prima trecere. HP OmniBook Ultra 16 și Surface Laptop Ultra au avut temperaturi de 98°C, iar Lenovo Pro 9n 15 a atins un vârf de 92°C, toate măsurătorile fiind realizate prin zonele termice Windows, singurul senzor CPU expus de aceste sisteme. Lenovo atribuie orificiilor de ventilație mărite, unei proeminențe termice ridicate și unei balamale convertibile care lasă spațiu în spatele orificiilor de ventilație pentru ca aerul să se miște.
Reglarea răcirii costă Yoga o parte din viteza all-core față de HP. Rezultatele multi-threaded sunt cu 4 până la 10% în urma OmniBook în majoritatea testelor, iar agentul de codare a încetinit browserul cu 2.44x la Yoga față de 1.73x la HP. Construcția sa de 64 GB oferă GPU-ului 32 GB, suficienți pentru gpt-oss:20b la 58.0 tokens pe secundă, dar sub nivelul nostru de 35B. Pentru un convertibil de 16 inch care petrece timp ca tabletă sau pe laptop, acest schimb are sens. A fost listat la 3,749.99 USD după testare, iar rezultatele bateriei sunt în așteptare.
Recenzie: Lenovo Yoga 9n 2-în-1 16 Recenzie: Cel mai tare laptop Spark RTX cu cea mai bună performanță
De asemenea, testat pe noua suită:
- Dell XPS 16 Creator EditionN1X cu 20 de nuclee, 64 GB de memorie și o partajare GPU de 32 GB. A generat Llama 3.1 8B la 55.7 tokeni pe secundă în MLPerf Client, a rulat agentul de codare gpt-oss:20b la 58.5 și a servit Qwen3.8 27B la opt utilizatori la 31.9, cu o viteză de procesare de 2 până la 8% față de OmniBook-ul de 128 GB pe inteligență artificială locală. A menținut frecvențe maxime de ceas la 98°C fără throttling, a înregistrat cele mai bune rezultate single-core și lățime de bandă a memoriei din grupul RTX Spark și este cel mai ușor de întreținut dintre ele. Bugetul său GPU de 30.5 GB îl împiedică să se încadreze în nivelul agentului de 35B. Dell listează această versiune la 4,799.99 USD.
- Lenovo Pro 9n 15N1X cu 18 nuclee și 32 GB de memorie într-o carcasă de 3.64 kg. Llama 3.1 8B a rulat la 55.1 tokeni pe secundă în MLPerf Client, cu o diferență de 2% față de un N1X cu 20 de nuclee pe aceeași divizare a GPU-ului de 12 GB, iar frecvențele sale mai mari pentru toate nucleele îl mențin în limita a 8-11% față de partea cu 20 de nuclee în randare și compilare, atingând un vârf de 93 °C. Cu 12 GB pentru GPU, acesta nu a fost testat în testele noastre de încărcare a modelului și de agent de codare, așa că cumpărătorii locali de inteligență artificială ar trebui să configureze mai multă memorie. Lenovo îl comercializează de la 2,999.99 USD pentru un model cu 18 nuclee, 32 GB și 512 GB.
- Laptop Microsoft Surface Ultra pentru afaceri (conform testului): unitatea de 128 GB a generat valori gpt-oss:20b și Qwen3.6-35B-A3B între 58 și 89 de tokenuri pe secundă și a înregistrat 6,963 în Cinebench 2026 multi-core. Se pare că a fost testată doar, deoarece două unități s-au oprit sub sarcina noastră OpenBLAS all-core.
Rezultatele bateriei pentru fiecare sistem RTX Spark așteaptă noul nostru test de baterie multiplatformă.
De asemenea, testat
Aceste sisteme au trecut prin același proces de laborator și merită luate în considerare de către cumpărătorul potrivit, chiar dacă astăzi nu dețin un loc în categorie.
- Lenovo ThinkPad P16 Gen 3: a treia mașină RTX PRO 5000 din flotă (Phi la 141.2 tok/s); unitatea noastră a fost livrată cu 32 GB de RAM, ceea ce a îngreunat restul fluxului de lucru.
- HP ZBook Fury G1i 18aceeași clasă de GPU Blackwell de 24 GB ca și Pro Max 18 Plus, cu un pas în urmă la capitolul debit (Phi la 157.4 tok/s) și 11,687 USD, conform testelor din recenzie.
- Dell Pro Precision 7 16 IntelRTX PRO 3000 Blackwell cu 12GB de VRAM, cel mai puternic rezultat al GPU-ului midrange din acest domeniu (scor de generare de text Procyon de 2,244 pe Phi prin DirectML); cei 12GB ai săi deschid clasa 14B pe care plăcile de 8GB nu o pot ține.
- Lenovo ThinkPad P1 Gen 8RTX PRO 2000 de 8 GB într-o carcasă de 4.06 kg cu o autonomie a bateriei de 12 ore și 59 de minute; Viteză Phi la 77.3 tok/s.
- Lenovo ThinkPad P1 Gen 9Testat pe noua noastră suită de clienți, placa sa RTX PRO 2000 de 50W a generat Llama 3.1 8B la 64.8 tokeni pe secundă în MLPerf Client, cea mai rapidă RTX PRO 2000 pe care am testat-o și depășind RTX Spark HP OmniBook Ultra 16 la 56.5 pe acel model; placa sa de 8 GB nu a putut încărca nivelurile noastre de modele de 20B și mai mari.
- Lenovo ThinkPad T1g Gen 9Testat pe noua noastră suită client, GeForce RTX 5070 de 12 GB a generat Llama 3.1 8B la 66.2 tokeni pe secundă în MLPerf Client și a servit modelul Ministral 3 8B pe care placa de 8 GB a P1 Gen 9 nu l-a putut încărca. Cu 11.7 GB utilizabili, se situează sub pragul de 16 GB pentru nivelurile noastre de modele de 20B și mai mari. Deține premiul pentru Cel mai bun laptop business cu grafică dedicată. Cele mai bune laptopuri de afaceri clasamentelor.
- Lenovo ThinkPad X9-15p Gen 1 Aura EditionTestat pe noua noastră suită de clienți, Arc B390 cu 18.1 GB de memorie partajată utilizabilă a finalizat testul nostru cu agent de codare gpt-oss:20b în 3 din 3 runde, 11 din 11 teste fiind trecute de acesta. Ratele de tokenuri sunt de aproximativ jumătate din cele ale sistemelor NVIDIA sau mai mici, iar configurația de 32 GB lipită nu poate atinge nivelurile noastre de 27B și 35B, așa că cumpărătorii locali de inteligență artificială ar trebui să comande opțiunea de 64 GB. Prețul de listare era de 2,629 USD la momentul recenziei.
- Dell Pro Max 14 PremiumRTX PRO 2000 8GB la 3.55 kg; Phi la 54.1 tok/s.
- Dell Pro Max 16 (Ryzen)RTX PRO 1000 8GB cu o autonomie a bateriei de 16 ore și 2 minute; Phi la 61.9 tok/s.
- Lenovo ThinkPad P14s Gen 6RTX PRO 500 6GB; placă video de bază Blackwell AI la 45.7 tok/s pe Phi.
- Dell Pro Precision 5 16s Intel: fratele de 16 inci al alegerii noastre fără dGPU, pe aceeași platformă cu memorie partajată, cu cea mai lungă autonomie a bateriei pentru stații de lucru pe care am măsurat-o, de 24 de ore și 43 de minute.
- Dell Pro Precision 5 14s AMD60 TOPS NPU și un pool partajat de 64 GB; Calea de imagine Procyon INT8 de la AMD nu era încă disponibilă la momentul testării, ceea ce limitează comparația. Dell Pro Precision 5 16s AMD aduce același Ryzen AI 9 HX PRO 475 și același NPU 60 TOPS pe o carcasă de 16 inci și a înregistrat cel mai puternic randament LLM local din linia Pro Precision în testele noastre, mult peste fratele său Intel atât pe Llama3, cât și pe Llama2, ceea ce îl face alegerea din această familie pentru munca de inferență locală.
- HP EliteBook X G1aRyzen AI 9 HX 375 cu un NPU de 55 TOPS; nu am rulat încă suita noastră LLM pe el.
Cum ne clasificăm
Generarea de text bazată pe inteligență artificială UL Procyon este criteriul nostru de referință pentru toate flotele de dispozitive: aceleași patru modele (Phi, Mistral, Llama 3 și Llama 2, acolo unde este cazul) sunt utilizate pe fiecare laptop care le poate stoca, astfel încât cifrele privind numărul de token-uri pe secundă sunt direct comparabile. Acolo unde hardware-ul este interesant, aprofundăm analiza cu LM Studio, iar Ollama rulează pe modele mai mari. Fiecare laptop este clasificat o dată pe baza măsurătorilor, iar un sistem apare pe această pagină doar dacă a produs rezultate locale utilizabile de inteligență artificială în laboratorul nostru.
Sistemele RTX Spark au rulat sr-client 1.2, noua noastră suită de clienți, așa că sunt comparate între ele pe această pagină și nu cu rezultatele Procyon din spatele celorlalte alegeri.
Prețurile fluctuează rapid pe această piață, așadar orice cifră în dolari de pe această pagină este prețul testat la momentul publicării recenziei. Nu facem afirmații de valoare fără a verifica prețurile actuale din configuratorul furnizorului și, atunci când facem acest lucru, datăm cecul.
Întrebări frecvente despre inteligența artificială locală pentru laptopuri
Ce contează mai mult pentru inteligența artificială locală pe un laptop, VRAM-ul sau memoria totală?
Ambele, din motive diferite: un model trebuie să se încadreze în memoria pe care o poate atinge GPU-ul: pe plăci dedicate, adică VRAM (8GB până la 24GB în acest domeniu), iar Llama 2 13B a nostru rulat DNF pe plăci de 8GB, deoarece avea nevoie de aproximativ 12GB. Design-urile cu memorie unificată și partajată inversează ecuația: Ryzen AI Max+ de la AMD poate aloca până la 96GB de RAM de sistem GPU-ului, iar pool-urile LPCAMM2 partajate de la Intel ajung la 64GB, deci modelele mai mari se încarcă deloc, doar că la viteze mai mici. Potrivirea determină dacă un model rulează; siliciul determină cât de repede rulează.
Care este cel mai mare model pe care StorageReview l-a rulat pe un laptop?
DeepSeek-R1 70B, încărcat local pe HP ZBook Ultra G1a 14 prin intermediul pool-ului său de memorie unificată asignabilă de 96 GB. Pentru generare susținută, am măsurat Gemma 3 27B la 8.96 jetoane pe secundă pe aceeași mașină. Pe partea noastră de desktop-uri, ștacheta este mai înaltă; clasamentul Cele mai bune desktop-uri pentru AI local acoperă sisteme care deservesc modele mult mai mari.
Contează ratingurile NPU TOPS pentru desfășurarea programelor de masterat în masterat (LLM)?
Mai puțin decât sugerează marketingul astăzi, deoarece majoritatea runtime-urilor LLM locale se bazează pe GPU, iar fiecare număr de token-pe-secundă de pe această pagină a provenit din inferența GPU, cu excepția Snapdragon EliteBook, unde stiva AI a platformei este esențială. NPU-urile își câștigă în prezent existența datorită eficienței și căilor de generare a imaginilor INT8, iar acestea sunt motivul pentru care multe dintre aceste mașini se califică drept PC-uri Copilot+, așa că cumpărați mai întâi pentru GPU și memorie.
Ce se întâmplă cu durata de viață a bateriei când rulați modele local?
Inferența este una dintre cele mai mari sarcini susținute pe care le poate rula un laptop, așa că planificați o sursă de alimentare de la priză pentru sesiunile reale. Numerele bateriei de pe această pagină sunt rezultatele PCMark 10 Modern Office, o măsură a productivității, iar diferența este enormă: 3 ore și 39 de minute pe cel mai rapid laptop al nostru cu inteligență artificială față de aproape 24 de ore pe Dell cu memorie partajată. Clasamentul nostru privind durata de viață a bateriei laptopurilor clasifică întregul segment.
Cum se compară laptopurile RTX Spark cu laptopurile clasate aici?
Laptopurile RTX Spark rulează procesorul N1X de la NVIDIA, care împarte un pool de LPDDR5X între un procesor Grace și un GPU Blackwell. Le testăm pe sr-client 1.2, noua noastră suită de clienți, așa că cifrele lor nu se aliniază rând cu rând cu rezultatele Procyon din spatele selecțiilor de pe această pagină. Pe HP OmniBook Ultra 16 de 128 GB, gpt-oss:20b și Qwen3.6-35B-A3B au generat la 58.0 și 89.5 tokenuri pe secundă, iar sarcina de codare 35B a trecut trei din trei rulări în 72.0 secunde.
Împărțirea memoriei decide ce modele se încarcă: Lenovo Pro 9n 15 de 32 GB, setat la 12 GB pentru GPU, nu a putut încărca gpt-oss:20b de 12.8 GB. Lenovo Yoga 9n 2-in-1 16 a funcționat cel mai rece, atingând un vârf de 72 °C după o încărcare susținută de 30 de minute. Surface apare doar ca fiind testat, deoarece două unități s-au oprit sub sarcina noastră OpenBLAS all-core.
Ar trebui să cumpăr pur și simplu un desktop pentru inteligență artificială locală?
Dacă mașina va sta pe un birou, da, probabil. Sistemele de tip „deskside” oferă mai multă memorie per dolar, temperaturi mai bune și fără compromisuri la capitolul baterie; clasamentul nostru „ Cele mai bune desktopuri pentru inteligență artificială locală” începe de la aproximativ același preț ca laptopurile de gamă medie de aici. Laptopurile de pe această pagină sunt destinate persoanelor a căror sarcină de lucru cu inteligență artificială trebuie să se deplaseze.
RTX Spark vs DGX Spark: care este diferența?
Sunt același siliciu, reglat pentru platforme diferite. Laptopurile RTX Spark N1X sunt echipate cu supercip-ul GB10 de la DGX Spark, un procesor Grace și un GPU Blackwell, care împart un singur pool de LPDDR5X, la un TDP de 45 până la 80W, față de cei 140W publicați de NVIDIA pentru GB10 în DGX Spark. DGX Spark rulează stiva Linux de la NVIDIA cu memorie unificată; laptopurile RTX Spark rulează Windows 11 pe Arm, unde o setare de firmware împarte pool-ul în avans, iar HP OmniBook Ultra 16 de 128 GB îi oferă GPU-ului său 62.5 GB. Le testăm pe cele două pe suite diferite, așa că nu le comparăm; sistemele DGX Spark sunt clasate în topul celor mai bune desktopuri pentru inteligență artificială locală.
Amazon