更新於 2026 年 8 月 14 日：戴爾 Pro Precision 7 16 Intel 版已添加到「其他測試產品」清單中，此前我們已對其進行了評測。該評測最初於今日發布。文中提及的價格為評測時的價格；市場行情瞬息萬變，因此購買前請務必查看廠商提供的配置資訊。
這裡列出的每台筆記型電腦都經過了 StorageReview 實驗室的測試。我們直接測量本地 AI 效能：UL Procyon AI 文字產生在所有能夠運行相同模型的系統上運行相同的模型，如果硬體配置足夠，我們也會使用 LM Studio 和 Ollama 進行更深入的測試。本頁所有排名均非基於規格表，每個選項都連結到包含數據的評測文章。
2026 年在筆記型電腦上運行 AI 模型有兩種途徑。獨立顯示卡 NVIDIA RTX PRO 可提供最快的每秒令牌數，但模型必須能夠容納在顯示卡的顯存容量中，該領域普遍採用 8GB 到 24GB 的記憶體容量。以 AMD 的 Ryzen AI Max+（Strix Halo）和 Intel 的 Core Ultra 共享 LPCAMM2 平台為代表的統一內存和共享內存設計，以犧牲原始速度為代價來換取更大的容量：GPU 可以藉用大部分系統內存，因此可以加載更大的模型。以下推薦的產品涵蓋了這兩種途徑，以及以 NPU 為先導的節能型產品。
一覽
| 項目類別 | 系統 | AI引擎 | 出色的結果 | 全部評論 |
|---|---|---|---|---|
| 最適合本地人工智慧的筆記型電腦 | 戴爾 Pro Max 18 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 185 tok/s（Phi，Procyon），我們測試過的速度最快的筆記型電腦 | Pro Max 18 Plus 評測 |
| 最適合大型模型 | 惠普 ZBook Ultra G1a 14 | Ryzen AI Max+ PRO 395，最高可分配 96GB 統一內存 | 已載入 DeepSeek-R1 70B；Gemma 3 27B，載入速度為 9 tok/s | ZBook Ultra G1a 評測 |
| 最佳 16 吋平衡 | 戴爾 Pro Max 16 Plus | RTX PRO 5000 Blackwell 24GB / 128GB CAMM2 | 179 tok/s (Phi)，電池續航力為 6 小時 21 分鐘 | Pro Max 16 Plus 評測 |
| 最佳超便攜 | 聯想 ThinkPad P14s Gen 7 | RTX PRO 1000 Blackwell 8GB / 64GB LPCAMM2 | 55 tok/s (Phi)，重量為 3.59 磅 | P14s 第七代評測 |
| 最好不要使用獨立顯示卡 | 戴爾 Pro Precision 5 14s 英特爾 | Intel Arc Pro B390 整合顯示卡，64GB 共享 LPCAMM2 內存 | 運轉的機型記憶體超過 8GB，電池續航力 23 小時 50 分鐘 | Pro Precision 5 14s 評測 |
| 最佳輕薄型NPU系統 | HP EliteBook 6 G1q | 驍龍 X Plus 處理器，45 TOPS 六邊形 NPU，32GB 內存 | Llama 3.2 3B 在 LM Studio 中以 37 tok/s 的速度運行 | EliteBook 6 G1q 評測 |
精選推薦
最佳本地人工智慧筆記型電腦：戴爾 Pro Max 18 Plus
在 StorageReview 實驗室的測試中，Pro Max 18 Plus 筆記型電腦的本地 AI 效能表現最佳。在 UL Procyon AI 文字產生測試中，其搭載的 RTX PRO 5000 Blackwell 顯示卡（24GB GDDR7 顯存）將 Phi 的運算速度提升至每秒 185.1 個令牌，Mistral 為每秒 140.5 個令牌，Llama 3 為每秒 119.7 個令牌，所有時間值 0.5 個令牌，所有時間為每秒 115 秒。 Core Ultra 9 285HX 處理器和 128GB CAMM2 記憶體確保了其他元件的流暢運行，而 24GB 的顯存足以輕鬆應對 200 億級量化模型。
這款筆記型電腦的缺點正如其機身設計所示：重 7.17 磅，實測電池續航時間 3 小時 39 分鐘，是我們筆記型電腦測試資料集中最短的續航時間。這是桌上型設備，剛好具備 Folding@home 功能。評測時，其標價為 9,245 美元。如果本地推理速度是關鍵所在，那麼這就是答案。
評測：戴爾 Pro Max 18 Plus：Blackwell RTX PRO 5000 性能隨身攜帶
最適合大尺寸機種：HP ZBook Ultra G1a 14
速度是一方面，容量是另一方面。 ZBook Ultra G1a 搭載 AMD Ryzen AI Max+ PRO 395 處理器和 128GB LPDDR5X 統一內存，其中最多 96GB 可分配給 Radeon 8060S GPU。如此強大的記憶體配置讓我們能夠運行其他獨立顯示卡筆記型電腦無法處理的模型：DeepSeek-R1 70B 和 QwQ 32B 均在 LM Studio 和 Ollama 中本地運行，而 Gemma 3 27B 的生成速度為每秒 8.96 個令牌，處理速度為每秒 73 個令牌。
它的Procyon性能落後於這裡所有RTX PRO系列顯示卡（Phi每秒只能處理65個令牌），因此它並非小型機高速聊天的最佳選擇。但如果重點在於機身本身的性能，那麼它就是最佳選擇，而且它僅重3.3磅，電池續航時間長達10小時35分鐘。這與AMD桌面等級的Strix Halo採用統一記憶體架構的設計概念如出一轍，只不過尺寸縮小到了14吋。
最佳 16 吋均衡之選：戴爾 Pro Max 16 Plus
Pro Max 16 Plus 搭載了與 18 Plus 相同的 RTX PRO 5000 Blackwell 24GB 顯示卡，性能幾乎沒有損失：Phi 測試每秒可處理 178.6 個令牌，Mistral 測試每秒可處理 134.2 個令牌吞吐量，Llama 3 測試每秒可處理 114.7 個令牌的 96 個令牌。作為交換，它的重量從 7.17 磅降至 5.63 磅，電池續航時間也幾乎翻了一番，達到 6 小時 21 分鐘。
對於大多數想要一款功能強大的本地推理設備的用戶來說，這款產品比另一款更值得購買。它也榮登我們最佳行動工作站排行榜的「最佳綜合行動工作站」榜首，這意味著其卓越的AI速度已與經過驗證的完整專業應用套件完美結合。
評測：戴爾 Pro Max 16 Plus 評測：專為長時間工作和繁重任務而打造
最佳超便攜筆記型電腦：聯想ThinkPad P14s Gen 7
第七代奔騰14s重量僅3.59磅，是本次評測中最輕的搭載獨立Blackwell GPU的筆記型電腦。其RTX PRO 1000顯示卡（8GB GDDR7顯存）在Phi測試中達到了每秒55.1個令牌，在Mistral測試中達到了每秒40.3個令牌，對於7B級機型而言，這樣的實際交互速度相當出色。此外，Panther Lake處理器的50 TOPS NPU效能使其成為一台Copilot+智慧助理。長達15小時52分鐘的電池續航力意味著，強大的AI功能不會影響您的工作效率。
購買前請務必了解配置上限：我們的 Llama 2 13B 測試未能完成，因為該型號需要透過 Procyon 架構分配約 12GB 的顯存，而其 GPU 本身只有 8GB。對於 7B 及以下的量化型號來說，這是一款非常不錯的選擇；對於更大的型號，請查看頁面上的其他資訊。
不含獨立顯示卡的最佳選擇：戴爾 Pro Precision 5 14s 英特爾
沒有獨立顯示卡？沒問題，只要合理。英特爾 Pro Precision 5 14s 搭載了酷睿 Ultra X9 388H 處理器（50 TOPS NPU），並整合了英特爾 Arc Pro B390 顯示卡，使用 64GB LPCAMM2 共享記憶體。在我們的測試中，此顯存能夠處理比 8GB 獨立顯示卡更大的本地 AI 工作負載，順利完成了 Procyon AI 文本生成套件的全部測試（在 Phi 測試中得分 887，在 Llama 2 測試中得分 786），而顯存受限的系統則未能通過測試。
與 RTX PRO 晶片相比，它的運算速度較為一般，因此更適合作為後台輔助工具而非速度怪獸。其他方面則表現出色：重量僅 3.12 磅，實測續航時間長達 23 小時 50 分鐘，在我們所有測試產品中排名第二。它也榮登我們「最佳行動工作站」榜單的「最佳超便攜工作站」寶座。
評測：戴爾 Pro Precision 5 14s 英特爾版評測
最佳輕薄NPU系統：HP EliteBook 6 G1q
EliteBook 6 G1q 回答了另一個問題：你需要多小的機器才能實現實用的裝置端 AI 功能？它搭載的驍龍 X Plus 處理器和 45 TOPS 的 Hexagon NPU，在 LM Studio 中運行 Llama 3.2 3B 的速度為每秒 36.7 個令牌，運行 Gemma 3 4B 的速度為每秒 29.3 個令牌，而 1B 每秒型號的速度更是高達 62 個令牌。對於一台僅重 3.17 磅（約 1.4 公斤）、續航時間長達 19 小時 35 分鐘的機器來說，這樣的聊天速度完全可以滿足日常使用。
這款系統的上限較低，我們測試過的最大模型也只有 4B 參數，因此它更適合本地聊天、摘要和離線助手等應用，而非大型應用。評測時配置價格約為 3,100 美元，也是本頁介紹的系統中最便宜的。
評測：惠普 EliteBook 6 G1q 評測：輕薄筆電，滿足全天使用需求
也進行了測試
這些系統都經過了相同的實驗室流程，即使它們目前還沒有佔據任何類別地位，但對於合適的買家來說，它們仍然值得關注。
- 聯想ThinkPad P16 Gen 3：這是該機隊的第三台 RTX PRO 5000 機器（Phi 為 141.2 tok/s）；我們的機器配備了 32GB 內存，這限制了後續工作流程的進行。
- HP ZBook Fury G1i 18：與 Pro Max 18 Plus 一樣，採用 24GB Blackwell GPU，吞吐量稍遜一籌（Phi 為 157.4 tok/s），評測價格為 11,687 美元。
- 戴爾 Pro Precision 7 16 英特爾：RTX PRO 3000 Blackwell 配備 12GB 顯存，是該領域最強的中階 GPU（透過 DirectML 在 Phi 上進行 Procyon 文字產生測試，得分為 2,244）；其 12GB 顯存使其達到了 8GB 顯示卡無法企及的 14B 等級。
- 聯想ThinkPad P1 Gen 8：RTX PRO 2000 8GB，機身重量 4.06 磅，電池續航時間為 12 小時 59 分鐘；Phi 為 77.3 tok/s。
- 戴爾 Pro Max 14 Premium: RTX PRO 2000 8GB 重 3.55 磅；Phi 運算速度為 54.1 tok/s。
- 戴爾 Pro Max 16（Ryzen）：RTX PRO 1000 8GB 電池續航力為 16 小時 2 分鐘；Phi 為 61.9 tok/s。
- 聯想 ThinkPad P14s Gen 6：RTX PRO 500 6GB；入門級 Blackwell AI 在 Phi 上的速度為 45.7 tok/s。
- 戴爾 Pro Precision 5 16s 英特爾：與我們推薦的無獨立顯示卡機型採用相同共享記憶體平台的 16 吋版本，其工作站電池續航時間是我們測試過的最長的，為 24 小時 43 分鐘。
- 戴爾 Pro Precision 5 14s AMD：配備 60 TOPS NPU 和 64GB 共享記憶體池；測試時 AMD 的 Procyon INT8 鏡像路徑尚未發布，因此比較受到限制。 戴爾 Pro Precision 5 16s AMD 它將 Ryzen AI 9 HX PRO 475 和 60 TOPS NPU 整合到 16 吋機殼中，並在我們的測試中取得了 Pro Precision 系列中最強的本地 LLM 吞吐量，遠遠超過了其 Intel 同系列產品在 Llama3 和 Llama2 上的性能，使其成為該系列中本地推理工作的最佳選擇。
- HP EliteBook X G1a：Ryzen AI 9 HX 375，配備 55 TOPS NPU；我們尚未在其上運行 LLM 套件。
我們的排名方式
UL Procyon AI 文字產生是我們跨平台測試的標準：所有能夠安裝的筆記型電腦都運行相同的四款模型（Phi、Mistral、Llama 3 和 Llama 2，視情況而定），因此每秒產生的文字數量可以直接比較。如果硬體配置允許，我們會使用 LM Studio 和 Ollama 在更大的模型上執行更深入的測試。每台筆記型電腦在每個測試項目中僅排名一次，只有在我們實驗室中產生可用本地 AI 結果的系統才會出現在此頁面上。
在這個市場中，價格波動很快，因此本頁上的所有美元價格均為評測發佈時的測試價格。我們不會在未核實供應商當前配置器價格的情況下做出任何價值聲明，並且在核實價格時會註明核實日期。
筆記型電腦本地人工智慧常見問題解答
對於筆記型電腦上的本地人工智慧來說，顯存（VRAM）和總記憶體哪個更重要？
兩者原因各不相同。模型必須能夠載入到GPU可存取的記憶體中：對於獨立顯示卡而言，這指的是顯存（該領域通常為8GB至24GB），而我們的Llama 2 13B模型在8GB顯存的顯示卡上無法運行，因為它需要大約12GB的顯存。統一記憶體和共享記憶體設計則改變了這個局面：AMD的Ryzen AI Max+可以將高達96GB的系統記憶體分配給GPU，而Intel的共享LPCAMM2記憶體池可達64GB，因此更大的模型仍然可以加載，只是速度會降低。模型是否能夠運作取決於記憶體容量；而晶片的效能則決定了模型的運行速度。
StorageReview 在筆記型電腦上運行過的最大模型是什麼？
DeepSeek-R1 70B 已透過其 96GB 可分配統一記憶體池本地載入到 HP ZBook Ultra G1a 14 上。在同一台機器上，我們測試了 Gemma 3 27B 的持續產生速度，結果為每秒 8.96 個代幣。桌面端的標準更高；「最佳本地 AI 桌面」排行榜涵蓋了運行更大規模模型的系統。
NPU TOPS 評分對運行 LLM 有影響嗎？
如今，實際表現遠不如宣傳的那樣。大多數本地LLM運行時都依賴GPU，本頁所有每秒令牌數均來自GPU推理，只有驍龍EliteBook例外，因為該平台的AI堆疊才是重點。 NPU目前主要體現在效率和INT8影像生成路徑上，這也是為什麼其中一些機器符合Copilot+ PC標準的原因。購買時，首先考慮的是GPU和記憶體。
在本地運行模型時，電池續航時間會發生什麼變化？
推理是筆記型電腦持續運作的最繁重任務之一，因此在進行長時間推理時，請務必使用外接電源。本頁顯示的電池續航力數據來自 PCMark 10 Modern Office 測試結果，這是一項生產力測試，各款筆記型電腦的續航時間差異巨大：我們速度最快的 AI 筆記型電腦續航時間為 3 小時 39 分鐘，而共享記憶體的戴爾筆記型電腦續航時間接近 24 小時。我們的筆記型電腦電池續航時間排行榜對所有筆記型電腦進行了排名。
我是否應該直接購買一台桌上型電腦用於本地AI？
如果機器放在桌面上，那很可能是更好的選擇。桌上型電腦系統性價比更高，散熱效能更佳，而且電池續航力也毫不遜色；我們「最佳本地AI桌上型電腦」排行榜上的產品起價與這裡展示的中階筆記型電腦價格大致相同。本頁的筆記型電腦則適用於那些需要攜帶外出進行AI工作負載的使用者。
Amazon