Обновлено 14 августа 2026 г.: Dell Pro Precision 7 16 Intel добавлен в раздел «Также протестировано» после его обзора. Первоначально опубликовано сегодня. Указанные цены соответствуют ценам, протестированным на момент обзора; ситуация на рынке быстро меняется, поэтому перед покупкой проверьте конфигураторы поставщиков.
Каждый ноутбук, представленный в этом рейтинге, прошел тестирование в лаборатории StorageReview. Мы напрямую измеряем производительность локального ИИ: UL Procyon AI Text Generation запускает одни и те же модели на всех системах, которые могут их поддерживать, а там, где это позволяет оборудование, мы проводим более глубокое тестирование с помощью LM Studio и Ollama. Ни один из ноутбуков на этой странице не ранжирован на основе технических характеристик, и каждый выбор содержит ссылку на обзор с данными.
В 2026 году существует два пути для запуска моделей ИИ на ноутбуке. Дискретные графические процессоры NVIDIA RTX PRO обеспечивают самую высокую скорость обработки токенов в секунду, но модель должна помещаться в видеопамять карты, объем которой составляет от 8 до 24 ГБ. Унифицированные и совместно используемые архитектуры памяти, возглавляемые платформами AMD Ryzen AI Max+ (Strix Halo) и Intel Core Ultra с общей памятью LPCAMM2, жертвуют скоростью ради объема: графический процессор может использовать большую часть системной памяти, поэтому загружаются гораздо более крупные модели. Представленные ниже варианты охватывают оба пути, а также класс энергоэффективных решений с приоритетом на нейронный процессор (NPU).
Сразу
| Категория | Система | Двигатель AI | Выдающийся результат | Полный обзор |
|---|---|---|---|---|
| Лучший ноутбук для локального ИИ в целом. | Dell Pro Max 18 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 185 ток/с (Phi, Procyon), самый быстрый ноутбук из всех, что мы тестировали. | Обзор Pro Max 18 Plus |
| Лучше всего подходит для больших моделей. | HP ZBook Ультра G1a 14 | Ryzen AI Max+ PRO 395, до 96 ГБ назначаемой унифицированной памяти | Загружен DeepSeek-R1 70B; Gemma 3 27B со скоростью 9 ток/с | Обзор ZBook Ultra G1a |
| Лучшие 16-дюймовые балансировочные колеса | Dell Pro Max 16 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 179 ток/с (Phi) при времени автономной работы 6 часов 21 минута. | Обзор Pro Max 16 Plus |
| Лучший ультрапортативный | Lenovo ThinkPad P14s 7-го поколения | RTX PRO 1000 Blackwell 8GB / 64GB LPCAMM2 | 55 ток/с (Фи) при 3.59 фунтах | Обзор P14s Gen 7 |
| Лучший вариант без дискретной видеокарты. | Dell Pro Precision 5 14s Intel | Intel Arc Pro B390 iGPU, 64 ГБ общей памяти LPCAMM2 | Работает с моделями, содержащими более 8 ГБ видеопамяти, время автономной работы составляет 23 часа 50 минут. | Обзор Pro Precision 5 14s |
| Лучшая тонкая и легкая система NPU | HP EliteBook 6 G1q | Snapdragon X Plus, шестиядерный нейронный процессор 45 TOPS, 32 ГБ | Llama 3.2 3B со скоростью 37 ток/с в LM Studio | Обзор EliteBook 6 G1q |
Выбор
Лучший ноутбук для локального ИИ: Dell Pro Max 18 Plus
Ноутбук Pro Max 18 Plus показал самые высокие показатели скорости обработки локальных данных с использованием ИИ среди всех ноутбуков, протестированных в лаборатории StorageReview. В тесте UL Procyon AI Text Generation видеокарта RTX PRO 5000 Blackwell (24 ГБ GDDR7) развила скорость обработки текста в Phi до 185.1 токенов в секунду, в Mistral — до 140.5, а в Llama 3 — до 119.7, при этом время до первого токена составило менее 0.35 секунды для каждой модели. Процессор Core Ultra 9 285HX и 128 ГБ памяти CAMM2 обеспечивают работу остальных компонентов конвейера, а 24 ГБ видеопамяти с комфортом вмещают квантованные модели класса 20B.
Компромиссы полностью соответствуют заявленным характеристикам корпуса: вес 7.17 фунтов и измеренное время автономной работы 3 часа 39 минут — самое короткое время работы в нашем наборе данных по ноутбукам. Это настольный компьютер, который, к тому же, складывается. На момент тестирования его цена составляла 9,245 долларов. Если главный вопрос — скорость локального вывода, то это именно то, что вам нужно.
Обзор: Dell Pro Max 18 Plus: Blackwell RTX PRO 5000 — производительность на ходу
Лучший выбор для больших моделей: HP ZBook Ultra G1a 14
Скорость — одна ось, объем — другая. ZBook Ultra G1a сочетает в себе процессор AMD Ryzen AI Max+ PRO 395 и 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5X, до 96 ГБ которой можно назначить графическому процессору Radeon 8060S. Этот набор памяти позволил нам загрузить модели, недоступные для ноутбуков с дискретными видеокартами: DeepSeek-R1 70B и QwQ 32B запускались локально в LM Studio и Ollama, а Gemma 3 27B генерировала 8.96 токенов в секунду с быстрой обработкой 73 токенов в секунду.
Показатели Procyon уступают всем представленным здесь моделям RTX PRO (Phi — 65 токенов в секунду), поэтому это не лучший выбор для быстрого общения в компактном корпусе. Он идеально подходит, когда важна сама модель, и это достигается при весе 3.3 кг и времени автономной работы 10 часов 35 минут. Это та же история с унифицированной памятью, что и у AMD Strix Halo на настольных компьютерах, только в 14-дюймовом корпусе.
Обзор: Обзор HP ZBook Ultra G1a 14
Лучший 16-дюймовый ноутбук: Dell Pro Max 16 Plus
Pro Max 16 Plus работает на той же видеокарте RTX PRO 5000 Blackwell 24GB, что и 18 Plus, и практически ничем не уступает ей: Phi — 178.6 токенов в секунду, Mistral — 134.2, Llama 3 — 114.7, что составляет примерно 96 процентов от пропускной способности флагмана. Взамен он весит 5.63 фунта вместо 7.17, а время автономной работы почти вдвое больше — 6 часов 21 минута.
Для большинства пользователей, которым требуется серьезная локальная обработка данных в одном устройстве, это более выгодное приобретение из двух. Кроме того, она занимает первое место в нашем рейтинге лучших мобильных рабочих станций , поэтому скорость работы ИИ обеспечивается уже проверенным полным набором профессиональных приложений.
Обзор: Dell Pro Max 16 Plus: создан для долгих рабочих дней и больших задач.
Лучший ультрапортативный ноутбук: Lenovo ThinkPad P14s Gen 7
Ноутбук P14s Gen 7 весит всего 1,6 кг (3.59 фунта), что делает его самым легким ноутбуком в этом обзоре с дискретной видеокартой Blackwell. Видеокарта RTX PRO 1000 (8 ГБ GDDR7) показала скорость обработки данных в процессорах Phi 55.1 токенов в секунду и Mistral 40.3 токенов в секунду, что является реальной скоростью для моделей класса 7B, а нейронный процессор Panther Lake с производительностью 50 TOPS делает его устройством уровня Copilot+. Время автономной работы составляет 15 часов 52 минуты, что означает, что возможности искусственного интеллекта не будут отнимать у вас время работы.
Перед покупкой уточните максимальный объем памяти: наш тест Llama 2 13B не удался, потому что этой модели требуется около 12 ГБ графической памяти через канал Procyon, а у графического процессора всего 8 ГБ. Для моделей с квантованной памятью объемом 7 Б и менее это отличный вариант; для более крупных моделей уточните информацию на странице выше.
Обзор: Lenovo ThinkPad P14s Gen 7
Лучший вариант без дискретной видеокарты: Dell Pro Precision 5 14s Intel
Отсутствие дискретной видеокарты — не проблема, в разумных пределах. В Intel Pro Precision 5 14s процессор Core Ultra X9 388H (50 TOPS NPU) сочетается с интегрированной графикой Intel Arc Pro B390, использующей пул общей памяти LPCAMM2 объемом 64 ГБ. В наших тестах этот пул справлялся с более крупными локальными задачами ИИ, чем могли обработать дискретные видеокарты с 8 ГБ памяти, завершив полный набор задач Procyon AI Text Generation (887 баллов на Phi и 786 на Llama 2), в то время как системы с ограниченным объемом видеопамяти показывали DNF (незавершенные тесты).
Скорость генерации данных невелика по сравнению с процессорами RTX PRO, поэтому рассматривайте его скорее как способного помощника в фоновом режиме, а не как скоростного монстра. В остальном устройство впечатляет: вес 3.12 кг и 23 часа 50 минут измеренного времени автономной работы, второе по продолжительности во всем нашем наборе данных. Оно также занимает первое место в нашем рейтинге лучших ультрапортативных рабочих станций среди мобильных устройств.
Обзор: Dell Pro Precision 5 14s Intel Review
Лучшая тонкая и легкая система с NPU: HP EliteBook 6 G1q
Ноутбук EliteBook 6 G1q отвечает на другой вопрос: насколько компактным должен быть компьютер для эффективного использования искусственного интеллекта на устройстве? Его процессор Snapdragon X Plus с NPU Hexagon 45 TOPS показал в LM Studio производительность Llama 3.2 3B в 36.7 токенов в секунду и Gemma 3 4B в 29.3 токенов в секунду, а модели с процессором 1B — более 62 токенов в секунду. Это приемлемые скорости чата для устройства весом 3.17 кг, которое проработало от батареи 19 часов 35 минут.
Максимальный уровень производительности невелик, самая большая протестированная нами модель имела 4 миллиарда параметров, поэтому она больше подходит для локального чата, суммирования информации и работы в автономном режиме, чем для ресурсоемких приложений. При цене около 3,100 долларов в конфигурации, представленной на обзоре, это была также самая недорогая система на этой странице.
Обзор: HP EliteBook 6 G1q: Ноутбук, обеспечивающий работу в течение всего дня благодаря своей легкости.
Также протестировано
Эти системы прошли один и тот же лабораторный процесс и заслуживают внимания подходящего покупателя, даже несмотря на то, что сегодня они не занимают лидирующие позиции в своей категории.
- Lenovo ThinkPad P16 3-го поколенияЭто третья машина с RTX PRO 5000 в нашем парке (Phi с производительностью 141.2 ток/с); наш экземпляр поставлялся с 32 ГБ оперативной памяти, что замедлило дальнейший рабочий процесс.
- HP ZBook Fury G1i 18: та же самая видеокарта Blackwell с 24 ГБ памяти, что и у Pro Max 18 Plus, немного уступает по пропускной способности (Phi — 157.4 ток/с) и стоит 11 687 долларов США по результатам тестирования.
- Dell Pro Precision 7 16 Intel: RTX PRO 3000 Blackwell с 12 ГБ видеопамяти — лучший результат среди видеокарт среднего уровня в этом сегменте (оценка Procyon по генерации текста 2,244 на Phi через DirectML); 12 ГБ открывают класс 14B, недоступный для карт с 8 ГБ.
- Lenovo ThinkPad P1 8-го поколенияВидеокарта RTX PRO 2000 8 ГБ в корпусе весом 4.06 фунта с временем автономной работы 12 часов 59 минут; частота дискретизации 77.3 ток/с.
- Dell Pro Max 14 Premium: RTX PRO 2000 8GB по цене 3.55 фунта; Phi по частоте 54.1 ток/с.
- Dell Pro Max 16 (Ryzen)Видеокарта RTX PRO 1000 8GB показала время автономной работы 16 часов 2 минуты; частота дискретизации Phi составила 61.9 ток/с.
- Lenovo ThinkPad P14s 6-го поколения: RTX PRO 500 6GB; начальный уровень Blackwell AI 45.7 ток/с на Phi.
- Dell Pro Precision 5 16s Intel: 16-дюймовый аналог нашего варианта без дискретной видеокарты, работающий на той же платформе с общей памятью, с самым длительным временем автономной работы среди всех рабочих станций, которое мы зафиксировали — 24 часа 43 минуты.
- Dell Pro Precision 5 14s AMD: 60 TOPS NPU и общий пул 64 ГБ; путь к образу AMD Procyon INT8 на момент тестирования еще не был доступен, что ограничивает возможности сравнения. Dell Pro Precision 5 16s AMD Этот процессор, оснащенный тем же Ryzen AI 9 HX PRO 475 и NPU с производительностью 60 TOPS, установлен в 16-дюймовом корпусе и показал в наших тестах самую высокую локальную пропускную способность LLM среди всех процессоров линейки Pro Precision, значительно превзойдя своего аналога от Intel как в Llama3, так и в Llama2, что делает его лучшим выбором в этом семействе для локального вывода.
- HP EliteBook X G1aПроцессор Ryzen AI 9 HX 375 с NPU производительностью 55 TOPS; мы еще не запускали на нем наш набор тестов LLM.
Как мы оцениваем
В качестве критерия оценки для всего парка устройств мы используем UL Procyon AI Text Generation: одни и те же четыре модели (Phi, Mistral, Llama 3 и Llama 2, где это возможно) на каждом ноутбуке, способном их установить, поэтому показатели производительности в секунду здесь напрямую сопоставимы. В тех случаях, когда аппаратная часть делает результаты интересными, мы проводим более детальный анализ с помощью LM Studio и Ollama на более крупных моделях. Каждый ноутбук оценивается один раз по каждому показателю измерения, и система появляется на этой странице только в том случае, если она показала пригодные для использования результаты локального тестирования ИИ в нашей лаборатории.
Цены на этом рынке быстро меняются, поэтому любая указанная на этой странице сумма в долларах — это цена, действовавшая на момент публикации обзора. Мы не делаем заявлений о стоимости без проверки текущих цен в конфигураторах поставщиков, и если мы это делаем, то указываем дату проверки.
Часто задаваемые вопросы о локальном ИИ на ноутбуке
Что важнее для локального ИИ на ноутбуке: видеопамять или общий объем памяти?
И то, и другое, по разным причинам. Модель должна помещаться в память, доступную графическому процессору: на дискретных видеокартах это видеопамять (от 8 до 24 ГБ в этой области), а наша Llama 2 13B не запустилась на видеокартах с 8 ГБ памяти, потому что ей потребовалось около 12 ГБ. В системах с унифицированной и общей памятью ситуация меняется: AMD Ryzen AI Max+ может выделять графическому процессору до 96 ГБ системной оперативной памяти, а общие пулы LPCAMM2 от Intel достигают 64 ГБ, поэтому гораздо более крупные модели вообще загружаются, просто на более низких скоростях. Помещение определяет, будет ли модель работать; скорость работы определяет кремниевый чип.
Какую самую мощную модель StorageReview удалось запустить на ноутбуке?
DeepSeek-R1 70B был загружен локально на HP ZBook Ultra G1a 14 через выделенный пул памяти объемом 96 ГБ. Для непрерывной генерации мы измерили производительность Gemma 3 27B на той же машине на уровне 8.96 токенов в секунду. В нашем случае планка выше; в рейтинге лучших настольных компьютеров для локального ИИ представлены системы, обслуживающие гораздо более крупные модели.
Имеет ли значение рейтинг NPU TOPS при выполнении заданий LLM?
Сегодня производительность ниже, чем предполагает маркетинг. Большинство локальных сред выполнения LLM в значительной степени полагаются на графический процессор, и все показатели производительности в секунду на этой странице получены на основе вывода данных с графического процессора, за исключением Snapdragon EliteBook, где ключевым моментом является стек ИИ платформы. В настоящее время нейронные процессоры (NPU) оправдывают себя за счет эффективности и генерации изображений INT8, и именно поэтому некоторые из этих машин соответствуют критериям Copilot+ PC. В первую очередь покупайте компьютеры с графическим процессором и памятью.
Как влияет на время автономной работы батареи запуск моделей локально?
Выполнение инференции — одна из самых ресурсоемких задач, с которыми может столкнуться ноутбук, поэтому для полноценных сессий планируйте использовать питание от сети. Приведенные на этой странице данные о времени автономной работы основаны на результатах теста PCMark 10 Modern Office, показателя производительности, и разница огромна: 3 часа 39 минут на нашем самом быстром ноутбуке для ИИ против почти 24 часов на ноутбуке Dell с общей памятью. В нашем рейтинге времени автономной работы ноутбуков представлены все модели.
Может, мне лучше просто купить настольный компьютер для локального ИИ?
Если компьютер будет стоять на столе, то да, вероятно. Настольные системы предлагают больше памяти за доллар, лучшее поддержание оптимального температурного режима и отсутствие компромиссов в отношении батареи; наш рейтинг лучших настольных компьютеров для локального ИИ начинается примерно с цены ноутбуков среднего ценового сегмента, представленных здесь. Ноутбуки на этой странице предназначены для тех, чьи задачи в области ИИ должны выполняться в разных местах.
Amazon