華碩 NUC 16 Pro 將 NUC Pro 系列的機身尺寸從 4×4 英寸擴展到 5×4 英寸，多出的這一英寸空間用於增加第二個 M.2 插槽、第二個 2.5GbE 以太網接口，以及由兩個排氣風扇、一個專用 DIMM 風扇和三根熱管組成的散熱系統。我們評測的這款機型搭載了英特爾酷睿 Ultra X7 358H 處理器（華碩標稱該處理器在此機箱內的 TDP 為 65W，可配置），配備 64GB LPDDR5X-8533 內存、Arc B390 集成顯卡和一塊 1TB 三星 PM9E1 5 公升的所有硬盤組件都在集成器 0.71 公升。
這款358H處理器與我們本月稍早在聯想Yoga Mini上評測的Panther Lake處理器相同，因此本次評測也兼作測試，考察該晶片在更大機箱、更高功耗和雙倍內存下的性能表現。華碩將這款系統定位為邊緣運算和商用桌上型電腦，配備雙網口以實現網路隔離、fTPM 2.0安全晶片、Kensington安全鎖槽、VESA壁掛支架，並提供三年保固。其Copilot+認證標誌則源自50 TOPS的NPU。我們使用專門針對緊湊型系統的客戶端測試套件對其進行了測試。
華碩 NUC 16 Pro 規格
| 規格 | 華碩 NUC 16 Pro（測試對象） |
|---|---|
| 平台概述 | |
| 處理器 | 英特爾酷睿Ultra X7 358H（第三代），根據華碩數據，cTDP為65W 16 核（4 個 P 核、8 個 E 核、4 個 LPE 核）、16 個線程 P 核基本頻率 1.9GHz，最高可達 4.8GHz 18MB 英特爾智能高速緩存 |
| 圖像 | 英特爾 Arc B390 GPU（集成，共享記憶體） 12個氙核心，8個光線追蹤單元 最多 122 個 TOPS |
| NPU | 英特爾 NPU 5，最高可達 50 TOPS 副駕駛+電腦 |
| 記憶體應用 | 64GB LPDDR5X-8533（板載，經測試） 華碩還列出了 32GB LPDDR5X 和 DDR5-5600 SO-DIMM 配置，最高可達 128GB（使用 2 x 64GB CSO-DIMM）。 |
| 儲存 | 1TB M.2 2280 PCIe Gen5 NVMe SSD（三星 PM9E1，MZVLC1T0HFLU，測試） 兩個 M.2 2280 插槽（一個 PCIe 5.0 x4，一個 PCIe 4.0 x4），每個插槽支援 128GB 至 8TB 儲存容量。 |
| 操作系統 | Windows 11 專業版（Copilot+ PC） |
| 連線能力 | |
| 前端口 | 1 個 USB-C 10Gbps 介面（USB 3.2 Gen 2×1） 2 個 USB-A 10Gbps 介面（USB 3.2 Gen 2） Kensington鎖槽（側面） |
| 後端口 | 2 個 Thunderbolt 4 (USB-C) 接口，支援 DisplayPort 2.1 2 個 USB-A 10Gbps 介面（USB 3.2 Gen 2） 2 個 HDMI 2.1 介面（相容 TMDS） 2 個 2.5GbE (RJ-45) 接口 直流輸入 |
| 音訊 | 僅支援透過 HDMI 和 Thunderbolt 介面輸出數位音訊；不支援類比音訊介面 |
| 顯示支持 | 最多可連接四個 4K 顯示器或兩個 8K 顯示器（華碩） |
| 網路相關 | 雙 Intel I226-V 2.5GbE 控制器 |
| 無線應用 | 英特爾 Wi-Fi 7 BE211 (Gig+) 藍牙6.0 |
| 設計和電源 | |
| 外形尺寸（寬x深x高） | 144 x 117 x 42mm（5.67 x 4.61 x 1.65英寸） |
| 體積 | 0.71升 |
| 重量 | LPDDR5X 配置的重量為 0.75 公斤（1.65 磅）。 |
| 散熱 | 雙排氣CPU風扇、專用DIMM風扇、三根熱管、兩側鰭片陣列（華碩） |
| 電源供應 | 經測試，外接電源轉接器功率為 150W（19.5V，7.7A）；華碩在較低配置的機型上標配 120W 轉接器。 |
| 安全性 | 固件TPM 2.0 Kensington鎖槽 |
| 在包裝盒 | 交流電源轉接器和電源線、VESA支架和螺絲、線纜夾 |
| 保固 | 3年 |
| 價格 | 售價 2,699 美元（B&H，RNUC16GDKX76C4NU，配備 32GB LPDDR5X 記憶體和 1TB Gen4 SSD）；我們測試的 64GB 配置在撰寫本文時尚未在美國零售商處上架。 |
構建和設計
NUC 16 Pro 的尺寸為 144 x 117 x 42 毫米，呈黑色長方形，頂蓋上印有 NUC 標誌。 LPDDR5X 配置的重量為 0.75 公斤，比 0.65 公升的 Yoga Mini 和 0.7 公升的 Ascent QN10 略大一些。華碩表示，從 4×4 的佈局改為 5×4 的佈局，增加了散熱空間，並為第二個 SSD 和第二個 LAN 介面預留了空間。這款機殼最高可搭載 65W 的 Core Ultra X9 388H 處理器。
正面印有華碩品牌標識，配備一個 10Gbps 的 USB-C 接口和兩個相同速度的 USB-A 接口，側面設有 Kensington 安全鎖槽。該系統沒有耳機插孔；華碩表示音訊僅支援數位輸出，可透過 HDMI 和 Thunderbolt 介面傳輸，這適合用於電子標牌或自助服務終端等應用場景，但對於想要使用耳機而無需 USB 轉接器或擴充座的用戶來說，無疑會令人感到不便。
機身背面配備兩個支援 DisplayPort 2.1 的 Thunderbolt 4 介面、兩個 USB-A 10Gbps 介面、兩個 HDMI 2.1 輸出介面、兩個基於 Intel I226-V 控制器的 2.5GbE 網口以及直流電源輸入介面。兩個 HDMI 介面和兩個 Thunderbolt 介面均可連接顯示器。華碩官方宣稱該系統可連接四台 4K 顯示器或兩台 8K 顯示器。無線網路卡採用 Intel Wi-Fi 7 BE211，支援藍牙 6.0。電源由外接電源轉接器提供；我們評測的這台機器額定電壓為 19.5V，電流為 7.7A，並配備 150W 電源轉接器，而華碩表示低配機型配備的是 120W 電源轉接器。
雙2.5GbE連接埠是這款迷你電腦區別於其他同類產品的關鍵所在。華碩宣稱，雙埠可實現網路冗餘，並能在同一台裝置上將銷售點或控製網路與管理網路隔離。此外，由於採用了兩塊Intel I226-V控制器，因此兩個連接埠在Windows和Linux系統下都能正常運作。相比之下，Yoga Mini和QN10都只配備了一個2.5GbE連接埠。
華碩隨附了 VESA 安裝支架和螺絲，產品概述資料中描述了其散熱系統：CPU 配備兩個排氣風扇，內存專用風扇，三根熱管，以及機身兩側的散熱鰭片陣列。本次評測我們並未測量噪音，但正是由於其出色的散熱設計，358H 的 cTDP 才能達到 65W，遠低於筆記型電腦或 USB-C 供電擴充座的最低功耗。下文的效能測試部分將對此進行詳細闡述。
可維護性和可升級性
華碩將這款機殼設計稱為“免工具2.0”，只需撥動一個拉桿即可打開頂蓋，方便用戶存取儲存裝置和記憶體。機殼內部有兩個M.2 2280插槽，一個支援PCIe 5.0 x4，另一個支援PCIe 4.0 x4，每個插槽最大支援8TB的硬碟；我們評測的這台機器在Gen5插槽中安裝了一塊1TB的三星PM9E1固態硬碟。
記憶體是買家在購買時應該重點考慮的因素。我們這款配置的主機板焊接了64GB的LPDDR5X-8533內存，這使得它的內存容量是Yoga Mini的兩倍，速度也相同。由於主機板沒有SO-DIMM插槽，因此無法擴充記憶體。華碩單獨販售支援兩根DDR5記憶體條、最大容量可達128GB的SO-DIMM記憶體條，方便用戶日後擴充。
華碩 NUC 16 Pro 性能
我們評測的華碩 NUC 16 Pro 搭載了英特爾酷睿 Ultra X7 358H 處理器（整合 Arc B390 顯示卡）、64GB LPDDR5X-8533 記憶體、1TB 三星 PM9E1 PCIe Gen5 固態硬碟以及 Windows 11 記憶體、1TB 三星 PM9E1 PCIe Gen5 固態硬碟以及 Windows 11 記憶版專業版作業系統。所有基準測試均在「最佳性能」電源計劃下進行。
最有價值的對比對像是聯想 Yoga Mini，它同樣搭載了酷睿 Ultra X7 358H 處理器和 Arc B390 主機板，採用 0.65 公升的鋁合金外殼，配備 32GB LPDDR5X-8533 內存和第四代固態硬碟，我們使用相同的測試軟體對其進行了測試。由於晶片相同，兩者之間的差異僅在於機身、功耗限制和記憶體。華碩 ExpertCenter PN55是華碩自家的 AMD 平台替代產品，搭載 Ryzen AI 7 450 處理器、Radeon 860M 顯示卡、64GB DDR5-5600 內存和第四代固態硬碟，我們在同一周對其進行了測試。
華碩NUC 14 Pro是兩代之前的酷睿 Ultra 7 165H 系統，早於 Arrow Lake NUC 15 Pro；華碩 Ascent QN10則是同等容量的驍龍 X2 Elite 迷你電腦。這兩款產品都出現在我們測試結果可比較的表格中。如果某個系統沒有進行基準測試，則會從表格中省略；部分測試結果則會標示為 N/A。
PCMark 10
PCMark 10 是 UL Solutions 的通用生產力基準測試軟體。它在「基本功能」群組中衡量應用程式啟動時間、網頁瀏覽和視訊會議；在「生產力」群組中衡量電子表格和文件編輯；在「數位內容創作」群組中衡量照片編輯、渲染和視覺化以及視訊編輯，並將這三項指標綜合為一個總分。
| PCMark 10（越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 |
|---|---|---|---|
| 總體得分 | 9,513 | 10,369 | 8,385 |
| 要領 | 11,318 | 11,965 | 11,036 |
| 生產 | 14,781 | 20,073 | 14,669 |
| 數字內容創作 | 13,963 | 12,597 | 9,882 |
NUC 16 Pro 的總分達到 9,513 分，比 PN55 的 8,385 分高出 13%，但比 Yoga Mini 的 10,369 分低 8%。對於兩款採用相同晶片的設備來說，這樣的分數差距實屬罕見。 NUC 在數位內容創作方面領先 11%，得分為 13,963 分，而 PN55 為 12,597 分，這主要得益於其照片編輯子項 25,934 分的高分。但在生產力方面，NUC 落後 Yoga Mini 26%，得分為 14,781 分，而 Yoga Mini 為 20,073 分；在基本功能方面，NUC 也落後 5%。
我們並未找出生產力差距的根本原因。測試團隊使用 LibreOffice 運行寫作和電子表格工作負載，NUC 的子項得分分別為 11,745 和 18,604，與 PN55 的 11,619 和 18,520 基本一致，因此兩款華碩系統性能相符，而 Y Minioga 的得分則明顯偏高。與 PN55 相比，NUC 在數位內容創作方面領先 41%，幾乎全部得益於 Arc B390 在照片編輯和渲染測試中的出色表現。
Geekbench 7
Geekbench 7 運行模擬真實應用的短時工作負載，包括文件壓縮、HTML5 和 PDF 渲染、照片濾鏡、光線追蹤和機器學習推理，並產生單核和多核心 CPU 得分。 GPU 運算測試透過 OpenCL 和 Vulkan 運行影像處理、粒子物理和機器學習內核，因此可以有效地衡量整合 GPU 在遊戲之外的通用運算能力。 Geekbench 原生支援 Arm 和 x86 架構，因此基於驍龍處理器的 QN10 可以直接與之比較。
| Geekbench 7（越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro (Arc B390) | 聯想 Yoga Mini (Arc B390) | 華碩 ExpertCenter PN55（Radeon 860M） | 華碩 NUC 14 Pro (Arc) | 華碩 Ascent QN10（Adreno） |
|---|---|---|---|---|---|
| CPU單核 | 2,618 | 2,583 | 2,657 | 2,291 | 3,272 |
| CPU 多核 | 18,388 | 16,811 | 15,311 | 13,911 | 24,049 |
| GPU OpenCL | 55,273 | 51,571 | 25,199 | 27,790 | 30,982 |
| GPU Vulkan | 46,894 | 44,450 | 13,022 | 25,088 | 40,042 |
單核心效能方面，x86 系統之間的差距不大：NUC 16 Pro 為 2,618，Yoga Mini 為 2,583，PN55 為 2,657，三者之間的差距不到 3%，均低於 QN10 的 3,272。多核心效能則體現了 NUC 的功耗優勢。其 18,388 的功耗比採用相同晶片的 Yoga Mini 高出 9%，比 PN55 高出 20%，比 NUC 14 Pro 高出 32%，但 18 核心的 QN10 仍以 24,049 的功耗領先 31%。
GPU 運算效能測試結果顯示，Arc B390 遙遙領先。 OpenCL 測驗成績為 55,273 分，比 Yoga Mini 高出 7%，比 QN10 的 Adreno 高出 78%，更是 PN55 的 Radeon 860M（25,199 分）和 NUC 14 Pro 的老款 Arc（27,790 分）的兩倍。 Vulkan 測試成績為 46,894 分，比 Yoga Mini 高出 5%，比 QN10 高出 17%，更是 PN55（13,022 分）的 3.6 倍，這是表格中差距最大的部分，也是華碩兩款集成顯卡性能差距最大的一個體現。
Cinebench 2026
Cinebench 2026 基於 Maxon 的 Redshift 引擎，並在 CPU 上渲染複雜場景。單線程測試衡量每個核心的吞吐量，多線程測試則在整個運行期間負載所有核心，並對全核心時脈頻率保持穩定的系統給予獎勵，而多線程比率則將單線程測試結果除以多線程測試結果，以顯示系統的擴展性。 358H 不支援 SMT（同步多執行緒），因此在 Intel 系統中，單執行緒測試結果等同於單核心測試結果；PN55 在啟用 SMT 的情況下也報告了 661 的單核得分，為了確保比較的公平性，我們將其排除在外。
| Cinebench 2026（越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 NUC 14 Pro | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| CPU單執行緒 | 508 | 509 | 489 | 444 | 639 |
| CPU多執行緒 | 4,741 | 4,473 | 3,861 | 3,684 | 6,476 |
| MP比率 | 9.34x | 8.79x | 7.89x | 8.30x | 10.13x |
單線程跑分達到 508 分，與 Yoga Mini 的 509 分持平，領先於 PN55 的 489 分和 NUC 14 Pro 的 444 分，而 QN10 則以 639 分遙遙領先。多執行緒跑分的結果充分證明了這款機型的出色性能：4,741 分比 Yoga Mini 高出 6%，比 PN55 高出 23%，比 NUC 14 Pro 高出 29%，9.34 倍的擴展性在所有 x86 系統中也名列前茅，Yoga Mini 為 8.79 倍，PN55 倍。憑藉其 18 個 Oryon 核心，QN10 的跑分高達 6,476 分，領先 37%。
3DMark CPU 配置文件
3DMark CPU Profile 基準測試在六個執行緒數下運行相同的實體和模擬工作負載，執行緒數從單執行緒到處理器支援的最大執行緒數不等。透過分析測試結果，可以了解處理器如何隨著核心數的增加而擴展效能，以及何時無法從更多執行緒中獲得效能提升，從而預測介於純單執行緒和完全並行之間的應用程式的效能表現。
| 3DMark CPU 設定檔（越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 NUC 14 Pro | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 最大線程數 | 10,380 | 9,004 | 8,093 | 7,680 | 9,544 |
| 16 線程 | 10,388 | 8,929 | 8,094 | 6,899 | 9,118 |
| 8 線程 | 6,642 | 6,185 | 6,842 | 5,617 | 5,327 |
| 4 線程 | 4,357 | 4,184 | 4,496 | 3,582 | 3,209 |
| 2 線程 | 2,304 | 2,244 | 2,315 | 1,914 | 1,702 |
| 1主題 | 1,176 | 1,159 | 1,178 | 1,002 | 857 |
在單線程、雙線程和四線程的情況下，三款 x86 迷你電腦的效能差距都在 3% 以內，PN55 略微領先，分別為 1,178、2,315 和 4,496 分；在八線程的情況下，PN55 也保持著 3% 的優勢。一旦所有 16 個線程都加載完畢，NUC 16 Pro 的性能就遙遙領先：16 線程下為 10,388 分，滿線程下為 10,380 分，比 Yoga Mini 高出 15%，比 PN55 高出 28%，比 NUC 14 Pro 高出 15%，比 PN55 高出 28%，比 NUC 14 Pro 高出 35%，比此前 90% 高出19%。對於一款 16 執行緒的處理器來說，從 16 執行緒到滿執行緒的效能曲線趨於平緩是意料之中的。
7-Zip 壓縮
7-Zip 基準測試使用開源壓縮軟體內建的測試來測量壓縮和解壓縮吞吐量（單位為 GIPS）。壓縮效能對記憶體延遲和快取行為較為敏感，而解壓縮效能則與核心數量和時脈頻率直接相關。此測試模擬實際歸檔過程，同時載入核心、快取和記憶體。 NUC 14 Pro 未參與此測試。
| 7-Zip 24.09（GIPS，數值越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|
| 壓縮 | 95.224 | 93.603 | 88.176 | 96.729 |
| 解壓縮 | 91.939 | 81.927 | 94.485 | 120.205 |
| 總評分 | 93.581 | 87.765 | 91.331 | 108.467 |
NUC 16 Pro 的壓縮性能為 95.224 GIPS，解壓縮性能為 91.939 GIPS，總分為 93.581，比 Yoga Mini 高出 7%，比 PN55 高出 2%。各款產品的總分錶現略有不同：Yoga Mini 在解壓縮測試中落後 12%，這是多核心測試的一部分；PN55 在解壓縮測試中以 94.485 的成績領先 NUC，但在壓縮測試中以 88.176 的成績反超。 QN10 的解壓縮性能高達 120.205，總分為 108.467，比 NUC 高出 16%。
y 粉碎機
y-cruncher 是一個多線程程序，用於計算圓周率和其他常數的位數。由於位數越多，需要處理龐大的工作集，因此它對 CPU 吞吐量和記憶體頻寬的要求非常高。我們分別運行了 10 億、2.5 億和 1 億位數的標準圓周率計算，以及 10 億、100 億和 5 億位數的 BBP 位數提取公式，並記錄運行時間（秒），數值越低越好。 1 億位數的運行需要的內存超過了 32GB Yoga Mini 和 QN5 的可用內存，因此只有兩台配備 64GB 內存的華碩系統才能達到這個性能。
| y軸壓縮器（秒，數值越低越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 NUC 14 Pro | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| Pi 1B | 27.823 | 28.755 | 26.037 | 36.561 | 71.531 |
| Pi 2.5B | 77.812 | 80.831 | 73.749 | 不適用 | 218.332 |
| Pi 5B | 174.318 | 不適用 | 166.959 | 不適用 | 不適用 |
| Pi BBP 1B | 1.665 | 1.799 | 1.849 | 2.306 | 5.844 |
| Pi BBP 10B | 18.173 | 19.580 | 16.350 | 25.144 | 67.701 |
| Pi BBP 100B | 213.223 | 223.731 | 183.800 | 296.970 | 778.722 |
y-cruncher 是 PN55 測試套件中表現最佳的測試，因為 Ryzen AI 7 450 處理 10 億位數字僅需 26.037 秒，而 NUC 16 Pro 則需要 27.823 秒，速度快了 6%；在處理 50 億位數字時，Ryzen AI 7 450 也保持著 4% 的優勢，其時間為 166.959秒，而 NUC 16 Pro 為 174.318 秒。在 BBP 測試中，處理 1000 億位元數字時，Ryzen AI 7 450 的差距擴大到 14%，其時間為 183.800 秒，而 NUC 16 Pro 為 213.223 秒，這表明 AMD 處理器在長時間的串流工作負載下，其記憶體路徑存在問題。儘管如此，NUC 在所有測試項目中仍然比 Yoga Mini 快 3% 到 5%，並且在處理 10 億位數字時比 NUC 14 Pro 快 31%。
攪拌機5.2
Blender 的基準測試使用 Cycles 渲染引擎渲染三個標準場景：怪物、垃圾店和教室。我們分別在 CPU 和 GPU 上執行測試，並報告每分鐘的採樣數，數值越高越好。 Intel 系統透過 oneAPI 在 GPU 上渲染，PN55 透過 AMD 的 HIP 後端渲染；QN10 沒有 Blender GPU 渲染路徑，而 NUC 14 Pro 僅使用 CPU 運作。
| Blender 5.2（採樣/分鐘，越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro（Arc B390，oneAPI） | 聯想 Yoga Mini（Arc B390，oneAPI） | 華碩 ExpertCenter PN55（Radeon 860M，HIP） | 華碩 NUC 14 Pro | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPU | |||||
| Monster | 559.84 | 544.64 | 96.50 | 不適用 | 不適用 |
| 舊貨店 | 468.21 | 372.30 | 85.91 | 不適用 | 不適用 |
| 課堂 | 418.02 | 393.19 | 68.76 | 不適用 | 不適用 |
| 中央處理器 | |||||
| Monster | 131.83 | 122.87 | 110.15 | 109.16 | 188.04 |
| 舊貨店 | 97.69 | 89.19 | 84.30 | 81.08 | 133.21 |
| 課堂 | 68.94 | 63.34 | 61.65 | 57.41 | 93.93 |
在GPU方面，NUC 16 Pro在Monster測試中每分鐘取樣559.84次，比Yoga Mini高出3%；而在對記憶體需求更高的Junkshop場景中，差距更是擴大到26%，NUC 16 Pro的取樣率為468.21，而Yoga Mini僅為372.30。 Yoga Mini在Junkshop場景中的表現也遜於戴爾自家評測中搭載相同GPU的筆記型電腦。 PN55的HIP路徑測試結果則截然不同：其每分鐘採樣次數分別為96.50、85.91和68.76次，Arc B390的表現是Radeon 860M的5.5倍到6.1倍。此外，PN55的GPU在Monster測試中的渲染速度甚至低於其CPU。
在CPU方面，NUC在三個場景下的效能均領先Yoga Mini 7%至10%，在Monster測試中領先PN55和NUC 14 Pro約20%。 QN10在CPU渲染方面表現最佳，每分鐘取樣次數分別為188.04、133.21和93.93次，在Monster測試中比NUC高出43%，低於驍龍處理器在Yoga Mini測試中約50%的領先優勢。
勒克斯馬克
LuxMark 是一個基於 LuxCoreRender 實體引擎的 OpenCL 基準測試程式。它在 GPU 上渲染 Food 和 Hall 場景，並根據每秒採樣數報告分數。由於它使用 OpenCL 而非廠商特定的 API，因此可以公平地衡量整合 GPU 在遊戲引擎之外處理運算密集型渲染的能力。
| LuxMark v4（數值越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 |
|---|---|---|---|
| 禮堂 | 3,518 | 3,430 | 1,917 |
| 食品 | 1,704 | 1,663 | 869 |
NUC 16 Pro 在 Hall 和 Food 測試中分別獲得 3,518 分和 1,704 分，比 Yoga Mini 的 3,430 分和 1,663 分高出 2% 到 3%。這符合兩款搭載相同 GPU 的系統在機身較重、散熱空間稍大的情況下應有的效能差距。 PN55 的 Hall 和 Food 測試成績分別為 1,917 分和 869 分，因此 Arc B390 在 OpenCL 渲染方面比 Radeon 860M 領先 1.8 到 2 倍，這與 Geekbench OpenCL 測試結果一致。
的V-Ray
Chaos 的 V-Ray 基準測試衡量 V-Ray 引擎的渲染吞吐量；CPU 測試報告的是 vsamples 值。這是一個短時高強度渲染，對 CPU 的持續運作頻率要求較高。我們在所有三台系統上運行了 CPU 測試；兩台華碩設備沒有運行 GPU 測試。
| V-Ray（越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 |
|---|---|---|---|
| CPU（vsamples） | 21,073 | 19,450 | 18,550 |
NUC 16 Pro 的 vsamples 為 21,073，比 Yoga Mini 的 19,450 高出 8%，比 PN55 的 18,550 高出 14%，這與這三個系統在 Cinebench 多線程測試中的差距一致。
Blackmagic RAW 速度測試
Blackmagic RAW 速度測試以 12:1 的壓縮比解碼 8K Blackmagic RAW 素材，並分別報告 CPU 和 GPU 的幀速率。該測試直接檢視系統處理影片編輯者常用的攝影機素材的能力，也是整合顯示卡能夠有效減輕 CPU 負擔的少數測試之一。
| Blackmagic RAW 速度測試（幀率越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 |
|---|---|---|---|
| 8K 12:1 CPU | 76 | 67 | 65 |
| 8K 12:1 GPU | 83 | 81 | 43 |
NUC 16 Pro 的 CPU 解碼速度為 76 幀/秒，GPU 解碼速度為 83 幀/秒，分別比 Yoga Mini 高出 13% 和 2%。 PN55 的 CPU 解碼速度為 65 幀/秒，與 NUC 16 Pro 持平，但 GPU 解碼速度降至 43 幀/秒，因此，在三款產品中，只有 AMD 系統的 OpenCL 路徑速度低於 CPU 路徑。
黃玉視頻 AI
Topaz Video AI 是一款廣泛使用的基於 AI 的視訊放大、降噪和幀插值應用程式。我們使用其內建的基準測試程序，以 1080p 輸入視訊運行測試，該程序分別測試 Topaz 模型在 1 倍、2 倍和 4 倍縮放下的性能，以及 Apollo 和 Aion 慢動作模型的性能，並報告幀速率。這些模型依賴 GPU，並在支援的情況下也依賴 NPU。該測試模擬了付費商業應用的運作。在兩台 Intel 系統上，16 倍縮放的 Aion 模型均未能完成測試。
| Topaz Video AI（幀率越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 |
|---|---|---|---|
| Artemis 1X / 2X / 4X | 6.15 / 5.13 / 1.87 | 5.89 / 5.19 / 1.87 | 2.64 / 1.72 / 0.58 |
| 虹膜 1X / 2X / 4X | 5.14 / 3.11 / 0.95 | 4.84 / 2.97 / 0.90 | 3.32 / 1.92 / 0.60 |
| Proteus 1X / 2X / 4X | 6.46 / 6.09 / 2.48 | 6.04 / 5.94 / 2.42 | 2.87 / 2.01 / 0.78 |
| Gaia 1X / 2X / 4X | 3.34 / 2.26 / 1.49 | 3.18 / 2.15 / 1.45 | 1.09 / 0.72 / 0.53 |
| Nyx 1X / 2X | 1.58 / 1.53 | 1.50 / 1.46 | 1.28 / 1.08 |
| Hyperion HDR 1X | 3.16 | 3.06 | 10.35 |
| 4X Slowmo Apollo / APFast | 8.82 / 25.48 | 8.08 / 22.91 | 3.77 / 13.46 |
| 16倍慢動作 Aion | 地下城與勇士 | 地下城與勇士 | 8.80 |
在 1X 測試中，NUC 16 Pro 的效能比 Yoga Mini 高出 4% 到 7%：Artemis 測試中 NUC 16 Pro 為 6.15 幀/秒，Yoga Mini 為 5.89 幀/秒；Proteus 測試中 NUC 16 Pro 為 Mini 6.46 幀 104 秒；在慢動作測試中，NUC 16 Pro 的效能更是高出 11%，這表示兩款處理器使用的是同一款 GPU，但 NUC 16 Pro 的效能略有提升。在 4X 測試中，兩款 Intel 平台的幀率均低於 2.5 幀/秒，因此對於 Topaz 測試而言，NUC 16 Pro 仍然是一款適合 1X 和 2X 測試的裝置。
在支援超採樣的測試模型上，PN55 的運行速度不到 NUC 的一半：Artemis 1X 為 2.64 幀/秒，Proteus 1X 為 2.87 幀/秒，Apollo 則只有 NUC 的 40% 左右。但也有兩組數據相反：PN55 以 8.80 幀/秒的成績完成了 Aion 16X 測試，而兩款 Intel 系統均未能完成；在 Hyperion HDR 測試中，PN55 的幀率為 10.35 幀/秒，而 NUC 僅為 3.16 幀/秒。 Hyperion HDR 是唯一一款 AMD 執行路徑速度更快的測試模型，而第二次測試結果也與 NUC 相同。
Procyon AI 影像生成
UL Solutions 的 Procyon AI 影像產生基準測試使用 Stable Diffusion 1.5 和 Stable Diffusion XL 進行推理，並根據影像產生速度報告分數。 FP16 測試以全精度運行，INT8 測試設定檔則在平台支援的情況下使用量化模型。只有使用相同的引擎、設備和精確度，分數才具有可比性，因此每個結果都包含其對應的引擎和設備資訊。
兩台英特爾系統和NUC 14 Pro的Arc GPU皆使用OpenVINO，QN10透過QNN在其Hexagon NPU上運行INT8設定檔。 PN55則透過ONNX Runtime在Radeon 860M顯示卡上使用DirectML執行所有程式。在INT8配置下，由於該平台上沒有INT8穩定擴散路徑，AMD路徑會使用FP16模型進行替代，因此該行中的1,906是INT8測試設定下的FP16結果。我們沒有在NUC上運行NPU圖像生成測試。
| Procyon AI 影像產生（數值越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 NUC 14 Pro | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| SD 1.5 FP16 | 634（OpenVINO，GPU） | 613（OpenVINO，GPU） | 201（ONNX DirectML，GPU） | 不適用 | 不適用 |
| SD 1.5 INT8 配置文件 | 7,725（OpenVINO，GPU） | 7,119（OpenVINO，GPU） | 1,906（ONNX DirectML、GPU、FP16 模型） | 1,004（OpenVINO，GPU） | 5,457 (QNN, NPU) |
| SD 1.5 INT8 (NPU) | 不適用 | 2,936 (OpenVINO, NPU) | 不適用 | 不適用 | 不適用 |
| SDXL FP16 | 750（OpenVINO，GPU） | 727（OpenVINO，GPU） | 117（ONNX DirectML，GPU） | 不適用 | 不適用 |
在 SD 1.5 FP16 測試中，NUC 16 Pro 得分 634，比 Yoga Mini 的 613 分高出 3%；在 INT8 測試中，NUC 16 Pro 得分 7,725，Yoga Mini 得分 7,119，NUC 16 Pro 得分 7725，Yoga Mini 得分 7119，NUC 16 Pro 得分 7725，是比 Y在同一測試引擎下得分 1,004 的 7.7 倍，比 QN10 的 NPU 得分高出 42%。在 SDXL FP16 測試中，NUC 16 Pro 的得分 750 分比 Yoga Mini 的 727 分高出 3%。長時間測試（每張影像耗時 50 秒，共 16 張影像）正是 Yoga Mini 出現降頻時散熱優勢顯現的地方，因此 NUC 16 Pro 的微弱優勢表明 Yoga Mini 並未降頻。
在影像生成表的每一行中，PN55 的表現都落後於其他產品。其在 SD 1.5 FP16 測試中的得分僅為 201 分，不到 NUC 得分的三分之一；在 INT8 測試中的得分為 1,906 分，僅為 NUC 的四分之一；在 SDXL 117 測試中，PN55 的單張圖像處理時間為 318 秒，而 NUC 僅需 50 秒。部分原因是 DirectML 路徑，部分原因是 Radeon 860M 顯示卡，Procyon 的測試結果無法區分兩者。但對於想要在迷你 PC 上使用本地穩定擴散 (SDF) 功能的用戶來說，Arc B390 的吞吐量是 PN55 的 3 到 6 倍。
Procyon AI 電腦視覺
Procyon AI 電腦視覺基準測試運行 MobileNet V3、ResNet 50、Inception V4、DeepLab V3、YOLO V3 和 Real-ESRGAN，並報告一個反映所有六個模型推理吞吐量的分數。它可以透過多個引擎針對 CPU、GPU 或 NPU 進行測試，但只有在使用相同的引擎、裝置和精確度時，不同系統之間的結果才具有可比性。
我們使用 Windows ML 對 NUC 16 Pro 進行了測試，這樣可以與 Yoga Mini、PN55 和 NUC 14 Pro 進行直接比較；我們也使用 OpenVINO 對 NUC 16 Pro 進行了測試，OpenVINO 可以呼叫 Intel NPU。 PN55 的 NPU 透過 AMD 的 Ryzen AI 引擎以整數精度運行，因此其 2,031 的結果單獨列出，無法與 Intel NPU 的 float16 結果進行比較。 QN10 的 SNPE 結果與上述任何結果均不具有可比性，因此省略。
| Procyon AI 電腦視覺（數值越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 NUC 14 Pro |
|---|---|---|---|---|
| WinML（float32） | ||||
| 中央處理器 | 156 | 139 | 113 | 107 |
| GPU | 413 | 373 | 184 | 135 |
| 開維諾 | ||||
| CPU（float32） | 130 | 118 | 不適用 | 不適用 |
| GPU（float32） | 591 | 550 | 不適用 | 不適用 |
| NPU（float16） | 1,259 | 1,205 | 不適用 | 不適用 |
| AMD 銳龍 AI | ||||
| NPU（整數） | 不適用 | 不適用 | 2,031 | 不適用 |
通過 Windows ML 測試，NUC 16 Pro 的 CPU 得分為 156，GPU 得分為 413，分別比 Yoga Mini 高出 12% 和 11%，是 PN55 GPU 得分 184 的 2.2 倍，是 NUC 14 Pro 得分 135 的 3.1 倍。切換到 OpenVINO 後，GPU 得分提升至 591，NPU 得分達到 1,259，是最佳 GPU 得分的 2.1 倍，比 Yoga Mini 的 1,205 高出 4%。因此，兩款搭載 358H 處理器的系統在 NPU 效能上的提升幅度相同，而華碩這款產品則像往常一樣在此基礎上又提升了幾個百分點。
PN55 的 Ryzen AI NPU 得分為 2,031，比 Intel NPU 的 1,259 高出 61%，但 Ryzen 的得分是在整數精度下測得的，而 Intel 的得分是在 float16 精度下測得的。因此，正確的解讀是，這兩款 NPU 都是同類產品中各自盒子裡最快的設備，而且優勢非常明顯。當工作負載針對 AMD 進行量化時，AMD 的得分會更高。
Procyon AI 文本生成
Procyon AI 文字產生基準測試運行四種本地語言模型：Phi、Mistral、Llama 3 和 Llama 2，並使用適配硬體的推理引擎進行測試，報告每個模型的總體得分，以及首次輸入詞元所需時間和每秒輸出詞元數。 UL 的得分反映了這兩個指標，因此，即使原始詞元生成速度不高，但如果設備能夠快速響應並保持穩定的輸出速率，也能獲得較高的分數。
我們使用 OpenVINO 在 GPU 和 NPU 上運行了 NUC 16 Pro，並使用 ONNX Runtime 和 DirectML 在 GPU 上運行了 PN55。 DirectML 是唯一能在該平台上完整運行所有四個模型的引擎。 Yoga Mini 並未參與本次測試。
| Procyon AI 文本生成 | 華碩 NUC 16 Pro GPU（OpenVINO） | 華碩 NUC 16 Pro NPU（OpenVINO） | 華碩 ExpertCenter PN55 GPU (ONNX DirectML) |
|---|---|---|---|
| 披 | |||
| 總分 | 1,970 | 852 | 332 |
| 到達第一個令牌所需的時間 | 0.305 | 1.097 | 6.152 |
| 輸出令牌/秒 | 46.24 | 31.04 | 26.54 |
| 寒冷西北風 | |||
| 總分 | 1,884 | 590 | 289 |
| 到達第一個令牌所需的時間 | 0.350 | 2.627 | 8.930 |
| 輸出令牌/秒 | 27.27 | 20.05 | 16.32 |
| 駱駝3 | |||
| 總分 | 1,819 | 622 | 259 |
| 到達第一個令牌所需的時間 | 0.322 | 1.889 | 8.384 |
| 輸出令牌/秒 | 26.18 | 17.99 | 13.87 |
| 駱駝2 | |||
| 總分 | 1,821 | 541 | 296 |
| 到達第一個令牌所需的時間 | 0.618 | 4.532 | 13.670 |
| 輸出令牌/秒 | 15.14 | 9.82 | 8.88 |
在 Arc B390 上，NUC 16 Pro 在 Phi 測試中獲得 1,970 分，首次令牌時間為 0.305 秒，每秒令牌數為 46.24；而三款較大的型號得分在 1,819 分到 1,884 分之間，首次代幣時間低於 0.62 秒，輸出速度從測試的 27 月 Llama 0.62 秒，輸出速度從測試的 27 月 Llama 代碼測試的每秒 15.14 個令牌不等。
NPU 路徑可以完成所有模型，但在每個模型上的得分都不到 GPU 的一半：在 Phi 上得分為 852，首次令牌時間為 1.1 到 4.5 秒，令牌速率為 GPU 的三分之二到四分之三；在這個晶片上，NPU 是本地 LLM 的安靜、低功耗選擇，而 GPU 是速度最快的選擇。
PN55 的輸出速率比其跑分顯示的更接近：在 Phi 測試中，其每秒 26.54 個 token 的輸出速率僅為 NUC GPU 速率的 57%；在 Llama 2 測試中，其每秒 8.88 個 token 的輸出速率僅為 59%，這與 LPDDR5X-8533 和 DDR5330 之間的記憶體差距相符。跑分差距主要體現在首次 token 處理時間上，Phi 測試為 6.2 秒，Llama 2 測試中為 13.7 秒，分別是 NUC 的 20 到 25 倍，這反映了該 GPU 上 DirectML 路徑的快速處理成本。
去年12月，我們評測的搭載相同Radeon 860M顯示卡的HP EliteDesk 8 Mini G1a在Phi測試中首次令牌回應時間為7.7秒，因此兩台AMD系統在該測試路徑上的表現一致。對於互動式助理而言，首次令牌回應時間的長短直接影響使用者體驗，這也是選擇Intel平台進行本地LLM測試的最明顯理由。
3DMark 遊戲基準測試
3DMark 的遊戲測試對 Arc B390 進行了不同解析度和功能等級的渲染工作負載測試。 Night Raid 和 Wild Life 專為集成顯卡和移動級 GPU 設計；Fire Strike 是 1080p 分辨率下的 DirectX 11 測試；Time Spy 則升級到 1440p 分辨率下的 DirectX 12；Solar Bay 在較輕的工作負載下加入了光跟踪卡；而 Steel Nomad、Port Royal 12；Solar Bay 在較輕的工作負載下加入了光線追蹤卡；而 Steel Nomad、Port Royal 而 Steel Nomad 的設計
對於整合式顯示卡而言，高負載測試主要反映其與獨立顯示卡的差距，而低負載測試則反映其運作流暢度。 PN55 沒有執行 Night Raid 測試，而 NUC 14 Pro 則跳過了 Night Raid 和 Wild Life 測試。
| 3DMark（分數越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 NUC 14 Pro | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 夜襲 | 49,434 | 45,900 | 不適用 | 不適用 | 不適用 |
| 野生動物 | 44,129 | 42,152 | 17,671 | 不適用 | 19,996 |
| 火襲 | 14,980 | 14,076 | 6,714 | 6,591 | 9,949 |
| Fire Strike 圖形/物理 | 17,715 / 30,934 | 16,841 / 26,944 | 7,398 / 29,522 | 7,137 / 28,289 | 10,615 / 25,253 |
| 時間間諜 | 7,697 | 7,308 | 3,135 | 3,643 | 4,014 |
| 時間間諜圖形/CPU | 7,085 / 15,082 | 6,774 / 13,225 | 2,784 / 11,046 | 3,269 / 10,403 | 3,590 / 12,141 |
| 太陽灣 | 26,979 | 27,236 | 12,456 | 11,630 | 21,561 |
| 鋼鐵游牧者 | 1,628 | 1,595 | 573 | 611 | 1,042 |
| 皇家港口 | 4,213 | 4,091 | 1,409 | 1,429 | 1,520 |
| 速度之路 | 925 | 975 | 419 | 335 | 324 |
NUC 16 Pro 和 Yoga Mini 在所有圖形測試中都很難分伯仲，這符合同一款 GPU 的預期表現。 NUC 在 Time Spy 圖形測試中以 7,085 分領先 Yoga Mini 的 6,774 分，領先 5%；在 Fire Strike 圖形測試中以 17,715 分領先 Yoga Mini 的 5%；在 Wild Life 和 Port Royal 測試中，NUC 16 Pro 分別以 3% 和 5% 分別以 1% 的成績勝出在 1% 中，Hoga 和 Mini 5% 分別以 1% 測試中的 1% 以及 Mini 16 Pro 分別以 3% 和 Mini 1% 測試中的 16 Pro 17%； 5% 的優勢略勝一籌。與 PN55 相比，Arc B390 在 Time Spy 圖形測試中的得分是 Radeon 860M 的 2.5 倍，Fire Strike 得分是 2.4 倍，Wild Life 得分是 2.5 倍，Solar Bay 得分是 2.2 倍，Port Royal 得分是 3 倍。
QN10 的 Adreno 顯示卡效能介於兩款華碩產品之間：NUC 在 Fire Strike 圖形測試中領先 QN10 67%，在 Time Spy 圖形測試中領先 97%，在 Port Royal 測試中領先 2.8 倍；而 NUC 14 Pro 的老款 Arc 顯卡性能與 PN5 顯示卡性能大致相當。 CPU 子項得分也對 NUC 更有利。 Fire Strike 實體測試得分為 30,934，比 Yoga Mini 高出 15%，是同組產品中的最高分；Time Spy CPU 得分為 15,082，比 Yoga Mini 高出 14%，比 PN55 高出 37%。
《鋼鐵遊牧者》（Steel Nomad）的幀數為 1,628，《極速之路》（Speed Way）的幀數為 925，距離獨立顯示卡的表現還相差甚遠，因此這套系統只能在降低畫質設定的情況下運行目前遊戲的 1080p 解析度。 《夜襲》（Night Raid）的幀數為 49,434，《野生動物》（Wild Life）的幀數為 44,129，顯示一些較老、配置要求較低的遊戲可以流暢運行。
SPECviewperf 15
SPECviewperf 15 是衡量專業圖形效能的業界標準。它可以重現從 3ds Max、Blender、CATIA、Creo、Maya、Siemens NX、SolidWorks、Unreal Engine 和 Enscape 等軟體以及能源和醫療視覺化視圖集捕獲的工作負載，並報告每個工作負載的每秒幀數 (FPS)。結果僅與相同解析度下的運行結果進行比較。
我們對兩台華碩系統都進行了 4K 測試，這比我們用於 Yoga Mini 的 1080p 測試負載更高，因此 Yoga Mini 沒有出現在此表中，這些數據不應與此評測進行比較。
| SPECviewperf 15（4K，數值越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 華碩 ExpertCenter PN55 |
|---|---|---|
| 3dsmax-08 | 11.87 | 10.25 |
| 攪拌機-01 | 12.33 | 6.91 |
| Catia-07 | 8.25 | 9.07 |
| 克里奧-04 | 24.55 | 25.68 |
| 能量-04 | 6.30 | 9.06 |
| enscape-01 | 4.03 | 地下城與勇士 |
| maya-07 | 33.90 | 18.29 |
| 醫療-04 | 9.72 | 16.40 |
| SNX-05 | 42.68 | 36.84 |
| Solidworks-08 | 19.69 | 15.95 |
| 虛幻引擎-01 | 30.62 | 15.95 |
在 4K 解析度下，Arc B390 在 DCC 和遊戲引擎視圖集上以最大優勢領先 Radeon 860M：maya-07 幀率高達 33.90 幀/秒，而 Radeon 860M 僅為 18.29 幀/秒；unreal_engine-01 685025 幀/秒；幀/秒；blender-01 幀率高達 12.33 幀/秒，而 Radeon 860M 僅為 6.91 幀/秒，領先幅度在 78% 到 92% 之間。 CAD 視圖集的效能差距較小，NUC 在 solidworks-08 和 snx-05 上分別領先 23% 和 16%，而 PN55 在 creo-04 和 catia-07 上則略勝一籌。
PN55 在兩個體積視圖測試中均大幅領先，medical-04 測試得分為 16.40，而對手為 9.72；energy-04 測試得分為 9.06，而對手為 6.30。這兩項測試都是對記憶體頻寬要求較高的工作負載，AMD 的顯示卡在 y-cruncher 測試中也表現出色。 enscape-01 視圖測試中，PN55 沒有得分。在 4K 解析度下，這些分數都無法滿足 CAD 工作站的舒適需求；而在 1080p 解析度下，Yoga Mini 在 maya-07 測試中取得了 80.28 的成績，此時同樣的 GPU 可以作為輕量級視口系統使用。
規格工作站 4
SPECworkstation 4 是我們測試套件中最全面的測試。它運行超過 50 個源自專業應用程式的工作負載，並根據 CPU、圖形、加速器和儲存等硬體子系統以及人工智慧和機器學習、能源、金融服務、生命科學、媒體和娛樂、產品設計以及生產力和開發等行業垂直領域進行評分。每個評分都是與參考工作站的比值。 NUC 16 Pro 和 PN55 完成了全部 23 個工作負載；Yoga Mini 的 Octave 工作負載失敗，導致其 CPU 子系統和生產力與開發評分無法計算。
| SPEC工作站4（SPEC比率，越高越好） | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 |
|---|---|---|---|
| 硬體子系統 | |||
| 中央處理器 | 1.42 | 地下城與勇士 | 1.08 |
| 圖像 | 1.80 | 1.60 | 2.04 |
| 加速器 | 2.37 | 2.25 | 1.96 |
| 儲存 | 1.97 | 1.11 | 1.06 |
| 垂直產業 | |||
| 人工智能與機器學習 | 1.52 | 1.44 | 1.29 |
| 能源 | 1.52 | 1.34 | 1.17 |
| 金融服務 | 1.12 | 1.01 | 1.03 |
| 生命科學 | 1.71 | 1.42 | 1.29 |
| 媒體與娛樂 | 1.67 | 1.40 | 1.30 |
| 產品設計 | 1.81 | 1.52 | 1.32 |
| 生產力與發展 | 1.25 | 地下城與勇士 | 1.00 |
NUC 16 Pro 在兩款產品共有的所有測試項目中均領先 Yoga Mini：圖形效能 1.80 對 1.60，加速器效能 2.37 對 2.25，儲存效能 1.97 對 1.11，其中 Gen5 硬碟是關鍵所在。在各個垂直領域，領先優勢從人工智慧和機器學習領域的 6% 到生命科學、媒體娛樂和產品設計領域的 19% 至 20% 不等，這些領域都是持續多核心工作負載。此外，NUC 16 Pro 的 CPU 子系統得分 1.42 比 PN55 的 1.08 高出 31%。
PN55 在圖形性能測試中以 2.04 的比分略勝 NUC 的 1.80，這主要得益於其在視口圖形工作負載方面的優勢。在金融服務領域，PN55 的得分與 Yoga Mini 僅相差幾分。但在其他所有測試項目中，NUC 的得分都比 AMD 系統高出 10% 到 35%。 OpenFOAM 工作負載測試中，NUC 的得分比為 7.93，PN55 的得分比為 4.93，遠高於兩款系統的其他所有工作負載；我們認為這是相對於 SPEC 參考系統而言的工作負載特性，因此不予加權。
存儲性能
我們從兩個方面測試儲存效能。首先是 3DMark Storage 基準測試，它會重現遊戲載入、安裝、儲存和錄製等操作，並針對日常使用中混合、突發的存取情況產生單一分數。 Blackmagic Disk Speed Test 是簡單的順序測試，它會報告峰值讀取和寫入吞吐量，單位為兆位元組/秒。 NUC 16 Pro 的 PCIe 5.0 插槽中配備了一塊 1TB 的三星 PM9E1 固態硬碟，這是一款第五代產品，而同級產品通常配備的是第四代硬碟。
| 儲存 | 華碩 NUC 16 Pro | 聯想 Yoga Mini | 華碩 ExpertCenter PN55 | 華碩 NUC 14 Pro | 華碩 Ascent QN10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3DMark 存儲 | 3,391 | 2,540 | 2,471 | 1,887 | 2,393 |
| Blackmagic Write (MB/s) | 9,863.2 | 5,151.1 | 4,518.4 | 不適用 | 不適用 |
| Blackmagic 讀取速度 (MB/s) | 9,505.2 | 5,276.6 | 4,903.6 | 不適用 | 不適用 |
PM9E1 在 3DMark Storage 測試中獲得 3,391 分，比 Yoga Mini 的 KIOXIA Gen4 固態硬碟高出 34%，比 PN55 的 Micron 2500 高出 37%，比 NUC 14 Pro 高出 80%。從資料上看，代間差距顯而易見：PM9E1 的寫入速度為 9,863MB/s，讀取速度為 9,505MB/s，而 Yoga Mini 的寫入速度和讀取速度分別為 5,151MB/s 和 5,277MB/s，PN55 的寫入速度和讀取速度分別為 4518909451899090909090970970970097。因此，NUC 的固態硬碟傳輸大檔案的速度大約是這兩款 Gen4 系統的兩倍。此外，PM9E1 的 3DMark 測試平均速度為 570MB/s，耗時 52 微秒，也優於 PN55 的 425MB/s（耗時 73 微秒）。
結語
華碩 NUC 16 Pro 回答了 Yoga Mini 提出的問題：它同樣搭載了酷睿 Ultra X7 358H 處理器和 Arc B390 主機板，65W cTDP，150W 電源適配器，以及適用於 5×4 機箱的散熱風扇，在多核心和持續性能測試中，性能比持續性能高 5% Yoga 到 5% Yoga 到 15% Yoga 到 5% Yoga。此外，它還配備了雙倍記憶體和第五代固態硬碟，進一步提升了效能。 Geekbench 多核心跑分高出 9%，達到 18,388 分；Cinebench 多核心跑分高出 6%，達到 4,741 分，擴展倍率為 9.34 倍；3DMark CPU Profile 測試（滿線程）高出 15%；Blender 的 Junkshop 場景 GPU 測試高出 26%。所有圖形測試的差距都在 5% 以內。
與華碩自家的PN55相比，NUC的表現出乎意料地好。 Ryzen AI 7 450在y-cruncher測試中每行都勝出，在7-Zip測試中也毫不遜色，輕線程CPU Profile測試也能順利通過，其NPU在Procyon計算機視覺測試中以整數精度得分更高。所有涉及GPU的測試，NUC的效能都至少是其兩倍：Time Spy圖形測試2.5倍，LuxMark 1.8倍到2倍，Blender GPU測試5.5倍到6倍，Stable Diffusion 1.5測試3倍到4倍，本地LLM測試中第一個令牌的到達時間僅需三分之一秒，而155則需要六到十四秒。
這款電腦的缺點在於缺少耳機接口，LPDDR5X 配置的記憶體是焊接在主機板上的，而且價格也不菲。在 B&H 網站上，32GB 記憶體和 1TB 硬碟的第四代系統售價為 2,699 美元，在這個價位上，它能買到效能相當不錯的桌上型電腦；我們測試的 64GB 配置目前尚未在美國上市。在這個尺寸的電腦中，基於驍龍架構的 Ascent QN10 仍然是 CPU 效能的最佳選擇，在 Geekbench 多核心測試中領先 31%，在 Blender CPU 測試中領先 43%（針對 Arm 架構的程式）。
對於需要雙 2.5GbE、兩個 M.2 插槽、第五代 SSD 和迷你 PC 等級中最強大的整合式顯示卡，並且提供三年保固和包裝盒內附帶 VESA 支架的商務或邊緣辦公桌來說，NUC 16 Pro 是我們測試過的最完整的 358H 系統，也是能夠最大限度發揮晶片性能的系統。
排行榜：華碩 NUC 16 Pro 在我們的最佳迷你電腦排行榜上榮獲最佳迷你電腦稱號。
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