更新于2026年9月15日：惠普ZBook Ultra G3a 16英寸笔记本电脑作为预生产机型抵达实验室，并作为“实验室评测”条目加入页面，目标是挑战其G1a兄弟机型占据的“最佳大屏笔记本电脑”称号。本文最初于今日早些时候发布。文中提及的价格为评测时的价格；市场瞬息万变，因此购买前请务必查看厂商配置器。
这里列出的每台笔记本电脑都经过了 StorageReview 实验室的测试。我们直接测量本地 AI 性能：UL Procyon AI 文本生成在所有能够运行相同模型的系统上运行相同的模型，如果硬件配置足够，我们还会使用 LM Studio 和 Ollama 进行更深入的测试。本页所有排名均非基于规格表，每个选项都链接到包含数据的评测文章。
2026 年在笔记本电脑上运行 AI 模型有两种途径。独立显卡 NVIDIA RTX PRO 可提供最快的每秒令牌数，但模型必须能够容纳在显卡的显存容量中，该领域普遍采用 8GB 到 24GB 的显存容量。以 AMD 的 Ryzen AI Max+（Strix Halo）和 Intel 的 Core Ultra 共享 LPCAMM2 平台为代表的统一内存和共享内存设计，以牺牲原始速度为代价来换取更大的容量：GPU 可以借用大部分系统内存，因此可以加载更大的模型。以下推荐的产品涵盖了这两种途径，以及以 NPU 为先导的节能型产品。
一览
| 类别 | 系统 | AI引擎 | 出色的结果 | 全部评论 |
|---|---|---|---|---|
| 最适合本地人工智能的笔记本电脑 | 戴尔 Pro Max 18 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 185 tok/s（Phi，Procyon），我们测试过的速度最快的笔记本电脑 | Pro Max 18 Plus 评测 |
| 最适合大型模型 | 惠普 ZBook Ultra G1a 14 | Ryzen AI Max+ PRO 395，最高可分配 96GB 统一内存 | 已加载 DeepSeek-R1 70B；Gemma 3 27B，加载速度为 9 tok/s | ZBook Ultra G1a 评测 |
| 最佳 16 英寸平衡 | 戴尔 Pro Max 16 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 179 tok/s (Phi)，电池续航时间为 6 小时 21 分钟 | Pro Max 16 Plus 评测 |
| 最佳超便携 | 联想ThinkPad P14s第四代 | RTX PRO 1000 Blackwell 8GB / 64GB LPCAMM2 | 55 tok/s (Phi)，重量为 3.59 磅 | P14s 第七代评测 |
| 最好不要使用独立显卡 | 戴尔 Pro Precision 5 14s 英特尔 | Intel Arc Pro B390 集成显卡，64GB 共享 LPCAMM2 内存 | 运行的机型显存超过 8GB，电池续航时间 23 小时 50 分钟 | Pro Precision 5 14s 评测 |
| 最佳轻薄型NPU系统 | HP EliteBook 6 G1q | 骁龙 X Plus 处理器，45 TOPS 六边形 NPU，32GB 内存 | Llama 3.2 3B 在 LM Studio 中以 37 tok/s 的速度运行 | EliteBook 6 G1q 评测 |
精选推荐
最佳本地人工智能笔记本电脑：戴尔 Pro Max 18 Plus
在 StorageReview 实验室的测试中，Pro Max 18 Plus 笔记本电脑的本地 AI 性能表现最佳。在 UL Procyon AI 文本生成测试中，其搭载的 RTX PRO 5000 Blackwell 显卡（24GB GDDR7 显存）将 Phi 的运算速度提升至每秒 185.1 个令牌，Mistral 为每秒 140.5 个令牌，Llama 3 为每秒 119.7 个令牌，所有模型的首令牌生成时间均低于 0.35 秒。Core Ultra 9 285HX 处理器和 128GB CAMM2 内存确保了其他组件的流畅运行，而 24GB 的显存足以轻松应对 20 亿级量化模型。
这款笔记本电脑的缺点正如其机身设计所示：重 7.17 磅，实测电池续航时间 3 小时 39 分钟，是我们笔记本电脑测试数据集中最短的续航时间。这是一款桌面级设备，恰好具备 Folding@home 功能。评测时，其标价为 9,245 美元。如果本地推理速度是关键所在，那么这就是答案。
评测：戴尔 Pro Max 18 Plus：Blackwell RTX PRO 5000 性能随身携带
最适合大尺寸机型：HP ZBook Ultra G1a 14
速度是一方面，容量是另一方面。ZBook Ultra G1a 搭载 AMD Ryzen AI Max+ PRO 395 处理器和 128GB LPDDR5X 统一内存，其中最多 96GB 可分配给 Radeon 8060S GPU。如此强大的内存配置让我们能够运行其他独立显卡笔记本电脑无法处理的模型：DeepSeek-R1 70B 和 QwQ 32B 均在 LM Studio 和 Ollama 中本地运行，而 Gemma 3 27B 的生成速度为每秒 8.96 个令牌，处理速度为每秒 73 个令牌。
它的Procyon性能落后于这里所有RTX PRO系列显卡（Phi每秒只能处理65个令牌），因此它并非小型机高速聊天的最佳选择。但如果重点在于机身本身的性能，那么它就是最佳选择，而且它仅重3.3磅，电池续航时间长达10小时35分钟。这与AMD桌面级的Strix Halo采用统一内存架构的设计理念如出一辙，只不过尺寸缩小到了14英寸。
实验室评测：HP ZBook Ultra G3a 16
上文提到的“最佳大尺寸机型”可能即将被它的继任者取代。我们实验室目前拿到的是一台预生产样机——ZBook Ultra G3a 16：它配备了192GB的LPDDR5X-8533统一内存，其中最高160GB可分配给GPU（G1a 14的最高内存容量为128GB，GPU最高可分配96GB），搭载了Ryzen AI Max+ PRO 495处理器，并且采用了重新设计的散热系统，功耗从G1a的55W提升至100W。G1a凭借其大容量内存赢得了这一奖项，但功耗限制了它的性能；而G3a则在这两方面都更胜一筹。基准测试结果将在10月份正式发售的样机上公布，价格也将随后公布。待Procyon和LM Studio的完整测试结果出来后，G3a才会正式加入排名。硬件配置详见我们的ZBook Ultra G3a 16预览文章。
最佳 16 英寸均衡之选：戴尔 Pro Max 16 Plus
Pro Max 16 Plus 搭载了与 18 Plus 相同的 RTX PRO 5000 Blackwell 24GB 显卡，性能几乎没有损失：Phi 测试每秒可处理 178.6 个令牌，Mistral 测试每秒可处理 134.2 个令牌，Llama 3 测试每秒可处理 114.7 个令牌，大约是旗舰机型吞吐量的 96%。作为交换，它的重量从 7.17 磅降至 5.63 磅，电池续航时间也几乎翻了一番，达到 6 小时 21 分钟。
对于大多数想要一款功能强大的本地推理设备的用户来说，这款产品比另一款更值得购买。它还荣登我们最佳移动工作站排行榜的“最佳综合移动工作站”榜首，这意味着其卓越的AI速度已与经过验证的完整专业应用套件完美结合。
评测：戴尔 Pro Max 16 Plus 评测：专为长时间工作和繁重任务而打造
最佳超便携笔记本电脑：联想ThinkPad P14s Gen 7
第七代奔腾14s重量仅为3.59磅，是本次评测中最轻的搭载独立Blackwell GPU的笔记本电脑。其RTX PRO 1000显卡（8GB GDDR7显存）在Phi测试中达到了每秒55.1个令牌，在Mistral测试中达到了每秒40.3个令牌，对于7B级机型而言，这样的实际交互速度相当出色。此外，Panther Lake处理器的50 TOPS NPU性能使其成为一台Copilot+智能助手。长达15小时52分钟的电池续航时间意味着，强大的AI功能不会影响您的工作效率。
购买前务必了解配置上限：我们的 Llama 2 13B 测试未能完成，因为该型号需要通过 Procyon 架构分配约 12GB 的显存，而其 GPU 本身只有 8GB。对于 7B 及以下的量化型号来说，这是一款非常不错的选择；对于更大的型号，请查看页面上方的相关说明。
不带独立显卡的最佳选择：戴尔 Pro Precision 5 14s 英特尔
没有独立显卡？没问题，只要合理。英特尔 Pro Precision 5 14s 搭载了酷睿 Ultra X9 388H 处理器（50 TOPS NPU），并集成了英特尔 Arc Pro B390 显卡，使用 64GB LPCAMM2 共享显存。在我们的测试中，该显存能够处理比 8GB 独立显卡更大的本地 AI 工作负载，顺利完成了 Procyon AI 文本生成套件的全部测试（在 Phi 测试中得分 887，在 Llama 2 测试中得分 786），而显存受限的系统则未能通过测试。
与 RTX PRO 芯片相比，它的运算速度较为一般，因此更适合作为后台辅助工具而非速度怪兽。其他方面则表现出色：重量仅为 3.12 磅，实测续航时间长达 23 小时 50 分钟，在我们所有测试产品中排名第二。它还荣登我们“最佳移动工作站”榜单的“最佳超便携工作站”宝座。
评测：戴尔 Pro Precision 5 14s 英特尔版评测
最佳轻薄NPU系统：HP EliteBook 6 G1q
EliteBook 6 G1q 回答了另一个问题：你需要多小的机器才能实现实用的设备端 AI 功能？它搭载的骁龙 X Plus 处理器和 45 TOPS 的 Hexagon NPU，在 LM Studio 中运行 Llama 3.2 3B 的速度为每秒 36.7 个令牌，运行 Gemma 3 4B 的速度为每秒 29.3 个令牌，而 1B 型号的速度更是高达每秒 62 个令牌。对于一台仅重 3.17 磅（约 1.4 公斤）、续航时间长达 19 小时 35 分钟的机器来说，这样的聊天速度完全可以满足日常使用。
这款系统的上限较低，我们测试过的最大模型也只有 4B 参数，因此它更适合本地聊天、摘要和离线助手等应用，而非大型应用。评测时配置价格约为 3,100 美元，也是本页介绍的系统中最便宜的。
评测：惠普 EliteBook 6 G1q 评测：轻薄笔记本电脑，满足全天使用需求
也进行了测试
这些系统都经过了相同的实验室流程，即使它们目前还没有占据任何类别地位，但对于合适的买家来说，它们仍然值得关注。
- 联想ThinkPad P16 Gen 3：这是该机队的第三台 RTX PRO 5000 机器（Phi 为 141.2 tok/s）；我们的机器配备了 32GB 内存，这限制了后续工作流程的进行。
- HP ZBook Fury G1i 18：与 Pro Max 18 Plus 一样，采用 24GB Blackwell GPU，吞吐量稍逊一筹（Phi 为 157.4 tok/s），评测价格为 11,687 美元。
- 戴尔 Pro Precision 7 16 英特尔：RTX PRO 3000 Blackwell 配备 12GB 显存，是该领域最强的中端 GPU（通过 DirectML 在 Phi 上进行 Procyon 文本生成测试，得分为 2,244）；其 12GB 显存使其达到了 8GB 显卡无法企及的 14B 级别。
- 联想ThinkPad P1 Gen 8：RTX PRO 2000 8GB，机身重量 4.06 磅，电池续航时间为 12 小时 59 分钟；Phi 为 77.3 tok/s。
- 戴尔 Pro Max 14 Premium: RTX PRO 2000 8GB 重 3.55 磅；Phi 运算速度为 54.1 tok/s。
- 戴尔 Pro Max 16（Ryzen）：RTX PRO 1000 8GB 电池续航时间为 16 小时 2 分钟；Phi 为 61.9 tok/s。
- 联想ThinkPad P14s第四代：RTX PRO 500 6GB；入门级 Blackwell AI 在 Phi 上的速度为 45.7 tok/s。
- 戴尔 Pro Precision 5 16s 英特尔：与我们推荐的无独立显卡机型采用相同共享内存平台的 16 英寸版本，其工作站电池续航时间是我们测试过的最长的，为 24 小时 43 分钟。
- 戴尔 Pro Precision 5 14s AMD：配备 60 TOPS NPU 和 64GB 共享内存池；测试时 AMD 的 Procyon INT8 镜像路径尚未发布，因此比较受到限制。 戴尔 Pro Precision 5 16s AMD 它将 Ryzen AI 9 HX PRO 475 和 60 TOPS NPU 集成到 16 英寸机箱中，并在我们的测试中取得了 Pro Precision 系列中最强的本地 LLM 吞吐量，远远超过了其 Intel 同系列产品在 Llama3 和 Llama2 上的性能，使其成为该系列中本地推理工作的最佳选择。
- HP EliteBook X G1a：Ryzen AI 9 HX 375，配备 55 TOPS NPU；我们尚未在其上运行 LLM 套件。
我们如何排名
UL Procyon AI 文本生成是我们跨平台测试的标准：所有能够安装的笔记本电脑都运行相同的四款模型（Phi、Mistral、Llama 3 和 Llama 2，视情况而定），因此每秒生成的文本数量可以直接比较。如果硬件配置允许，我们会使用 LM Studio 和 Ollama 在更大的模型上运行更深入的测试。每台笔记本电脑在每个测试项目中仅排名一次，并且只有在我们实验室中生成可用本地 AI 结果的系统才会出现在此页面上。
在这个市场中，价格波动很快，因此本页上的所有美元价格均为评测发布时的测试价格。我们不会在未核实供应商当前配置器价格的情况下做出任何价值声明，并且在核实价格时会注明核实日期。
笔记本电脑本地人工智能常见问题解答
对于笔记本电脑上的本地人工智能来说，显存（VRAM）和总内存哪个更重要？
两者原因各不相同。模型必须能够加载到GPU可访问的内存中：对于独立显卡而言，这指的是显存（该领域通常为8GB至24GB），而我们的Llama 2 13B模型在8GB显存的显卡上无法运行，因为它需要大约12GB的显存。统一内存和共享内存设计则改变了这一局面：AMD的Ryzen AI Max+可以将高达96GB的系统内存分配给GPU，而Intel的共享LPCAMM2内存池可达64GB，因此更大的模型仍然可以加载，只是速度会降低。模型是否能够运行取决于内存容量；而芯片的性能则决定了模型的运行速度。
StorageReview 在笔记本电脑上运行过的最大模型是什么？
DeepSeek-R1 70B 已通过其 96GB 可分配统一内存池本地加载到 HP ZBook Ultra G1a 14 上。在同一台机器上，我们测试了 Gemma 3 27B 的持续生成速度，结果为每秒 8.96 个令牌。桌面端的标准更高；“最佳本地 AI 桌面”排行榜涵盖了运行更大规模模型的系统。
NPU TOPS 评分对运行 LLM 有影响吗？
如今，实际性能远不如宣传的那样。大多数本地LLM运行时都依赖GPU，本页所有每秒令牌数均来自GPU推理，只有骁龙EliteBook例外，因为该平台的AI堆栈才是重点。NPU目前主要体现在效率和INT8图像生成路径上，这也是为什么其中一些机器符合Copilot+ PC标准的原因。购买时，首先考虑的是GPU和内存。
在本地运行模型时，电池续航时间会发生什么变化？
推理是笔记本电脑持续运行的最繁重任务之一，因此在进行长时间推理时，请务必使用外接电源。本页显示的电池续航时间数据来自 PCMark 10 Modern Office 测试结果，这是一项生产力测试，各款笔记本电脑的续航时间差异巨大：我们速度最快的 AI 笔记本电脑续航时间为 3 小时 39 分钟，而共享内存的戴尔笔记本电脑续航时间接近 24 小时。我们的笔记本电脑电池续航时间排行榜对所有笔记本电脑进行了排名。
我是否应该直接购买一台台式机用于本地AI？
如果机器放在桌面上，那很可能是更好的选择。桌面系统性价比更高，散热性能更佳，而且电池续航时间也毫不逊色；我们“最佳本地AI台式机”排行榜上的产品起价与这里展示的中端笔记本电脑价格大致相同。本页的笔记本电脑则适用于那些需要携带外出进行AI工作负载的用户。
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