HP Z2 Mini G1a 評測：無需獨立 GPU 即可執行 GPT-OSS 120B

HP Z2 Mini G1a 工作站標誌著 HP 在高度可自訂、緊湊型運算領域邁出了大膽的一步。這款強大的工作站專為 3D 建模、AI 開發和數位內容創作等領域的專業人士設計，兼具便攜性與精準性。工作站的核心是 AMD Ryzen AI Max PRO 系列處理器，可為多工、渲染和本地 LLM 提供加速效能。

該系統的核心是 AMD 的 Ryzen AI MAX+ Pro 395，這是一款於 2025 年初發布的尖端處理器。其 CPU 主頻高達 5.1 GHz，擁有 16 個核心，可提供強大的運算效能。它還搭配了 AMD Radeon 8060S 整合式顯示卡。此外，與許多 AI 產品一樣，內建的神經處理單元 (NPU) 可為要求苛刻的 AI 工作負載提供額外的 50 TOPS 運算能力。 Radeon 8060S 整合式顯示卡使其成為 GPU 密集型工作負載的有力競爭者，因為使用者可以為其分配高達 96GB 的 VRAM。這使其在領導本地 LLM 推理工作負載以及渲染和內容創作方面具有獨特的優勢。

當使用者配置 HP Z2 Mini G1a 時，此系統的擴展性與其他系統不同。 CPU 和 GPU 可以同時擴充。例如，基礎配置包括 AMD Ryzen AI Max Pro 380、Radeon 8040S 顯示卡和 32GB 共享記憶體。當您增加記憶體（例如昇級到 128GB）時，CPU 和 GPU 也會隨之變化。這項變更將其升級到 Ryzen AI Max+ Pro 395，配備 Radeon 8060S 顯示卡和 128GB 共享記憶體。

本次評測的機型是搭載 Ryzen AI Max+ Pro 395 晶片組的 Z2 Mini G1a，配備 16 核心 CPU 和 Radeon 8060S 顯示卡，兩者共享 128GB DDR5 記憶體。雖然我們評測的這台機器配備了雙 1TB SSD，官方售價為 4,781 美元，但實際售價要低得多。今年早些時候我們評測的HP ZBook Ultra G1a 的價格曾是人們關注的焦點，但令人欣慰的是，如今的價格和性能都得到了顯著提升。目前，B&H 網站上配備 2TB SSD 的頂級版本 Z2 Mini G1a 售價僅 3,342.65 美元。

HP ZCentral 遠程加速

HP 在其專業工作站產品線中提供的一項更有趣的功能是 HP ZCentral Remote Boost。 HP ZCentral Remote Boost 是該公司的遠端連線軟體（以前稱為 HP Remote Graphics Software，簡稱 RGS）。它是專為實體工作站而非虛擬機器 (VM) 設計。本質上，Remote Boost 將端點設備連接到辦公室或家中的 Z 工作站，讓使用者可以透過端點設備存取系統進行圖形密集型工作。

這樣，多個使用者就可以利用一個工作站，無論它位於何處：資料中心、資料機櫃，甚至是辦公桌上。如果接收方可以透過網路聯繫傳送方系統，那麼即使在存在 VPN 的 WAN 環境中，運算資源也可以完全遠端控制。

整體而言，我們使用 HP Remote Boost 的最終使用者體驗非常出色。我們建議您閱讀白皮書《工作原理：HP ZCentral Remote Boost》，以詳細了解這項實用技術，該技術如今比以往任何時候都更加重要。

HP Z2 Mini G1a 規格

項目類別	論文規範
可用的操作系統	Windows 11專業版 Windows 11 家庭版 – 惠普推薦企業使用 Windows 11 專業版 Linux 就緒 Ubuntu的LTS 24.04
處理器系列	AMD Ryzen AI Max PRO處理器
可用的處理器	AMD Ryzen AI Max+ PRO 395（最高 5.1 GHz 加速時脈、64 MB L3 快取、16 核心、32 執行緒），搭載 AMD Radeon 8060S 顯示卡和 AMD Ryzen AI AMD Ryzen AI Max PRO 390（最高 5.0 GHz 加速時脈、64 MB L3 快取、12 核心、24 執行緒），搭載 AMD Radeon 8050S 顯示卡和 AMD Ryzen AI AMD Ryzen AI Max PRO 385（最高 5.0 GHz 加速時脈、32 MB L3 快取、8 核心、16 執行緒），搭載 AMD Radeon 8050S 顯示卡和 AMD Ryzen AI AMD Ryzen AI Max PRO 380（最高 4.9 GHz 加速時脈、16 MB L3 快取、6 核心、12 執行緒），搭載 AMD Radeon 8040S 顯示卡和 AMD Ryzen AI
神經處理單元	AMD Ryzen AI（50 TOPS）
產品顏色	烏黑
外形	迷你
最大內存	128 GB LPDDR5X-8533 MT/s ECC，傳輸速率高達 8000 MT/s
內部存儲	512GB 至 4TB HP Z Turbo Drive PCIe NVMe M.2 SSD 512GB 至 4TB HP Z Turbo Drive PCIe NVMe Opal 2 M.2 SSD 256GB 至 1TB PCIe NVMe Value M.2 SSD 512GB 至 2TB PCIe NVMe FIPS 140-2 SED SSD 512GB 至 2TB Citadel PCIe NVMe A-DEV FIPS 140-2
可用的圖形	AMD Radeon 8060S 顯示卡 AMD Radeon 8050S 顯示卡 AMD Radeon 8040S 顯示卡
音訊	整合式單聲道揚聲器，Realtek ALC3205-VA2-CG，2.0W 內建單聲道揚聲器
擴展插槽	2 個 M.2 2280 PCIe 4×4；1 個 M.2 2230（用於 WLAN）
端口和連接器	側： 1 個 USB Type-C 10Gbps（USB 供電、DisplayPort 2.1）；1 個耳機/麥克風組合連接埠；1 個 USB Type-A 10Gbps（1 個充電埠） 背面： 2 個 USB Type-A 10Gbps 連接埠；1 個 RJ-45 連接埠；2 個 Thunderbolt 4 端口，帶 USB Type-C 40Gbps（USB 供電、DisplayPort 2.1）；2 個 USB Type-A 480Mbps 連接埠；2 個 Mini DisplayPort 2.1. 可選連接埠： Flex IO 頂部 - 雙 USB Type-A 5Gbps、雙 USB Type-C 10Gbps、1 GbE LAN、2.5 GbE LAN、10GbE LAN、基於 USB 的序列埠、1GbE 光纖 LC NIC。 Flex IO 底部 - 1 GbE LAN、2.5 GbE LAN、序列埠、外部電源按鈕、遠端管理套件。
鍵盤選項	HP USB 商務超薄智慧卡 CCID 鍵盤；HP 125 黑色有線鍵盤；HP 320K 有線鍵盤
滑鼠選項	HP 有線桌上型電腦 128 雷射滑鼠；HP 有線 320M 滑鼠；HP 125 有線滑鼠
通訊	LAN：Realtek RTL8125BPH-CG 2.5 GbE；WLAN：聯發科 Wi-Fi 7 MT7925（2×2）和藍牙 5.4
軟體	HP UEFI BIOS 認證 2.7B；HP PC 硬體診斷 Windows；HP 影像助理；HP 可管理性整合套件 10；效能顧問 3.0
安全管理	HP Secure Erase；HP Sure Click；HP BIOSphere Gen6；Sure Recover Gen4；HP Sure Admin；引擎蓋感應器選購套件；HP Client Security Manager Gen6；HP Sure Start Gen7；HP Sure Sense Gen2；HP Sure Run Gen5；Microsoft Pluton；HP Wolf Pro 安全版；HP Sure Sense GenXNUMX；HP Sure Run GenXNUMX；Microsoft Pluton；HP Wolf Pro 安全版；HP Sure Sense GenXNUMX；HP Sure Run GenXNUMX；Microsoft Pluton；HP Wolf Pro 安全版；HP Sure Sense GenXNUMX；HP Sure Run GenXNUMX；Microsoft Pluton；HP Wolf Pro 安全版；HP Sure Sense GenXNUMX；HP Sure Run GenXNUMX；Microsoft Pluton；HP Wolf Pro 安全版；HP Sure Sense GenXNUMX；HP Sure Run GenXNUMX；Microsoft Pluton；HP Wolf Pro 安全版；HP 安全版
管理功能	高性能模式、靜音模式、機架模式、性能模式
電力	300 W 內建電源轉接器，效率高達 92%，主動 PFC
尺寸	3.4 x 6.6 x 7.9 英吋；8.55 x 16.8 x 20 公分（標準桌面方向）
重量	起始重量為 5.07 磅（2.3 公斤）；包裝起始重量為 9 磅（4.1 公斤）
生態標籤	IT ECO 宣言；國家環保總署；台灣綠色標誌；日本 PC 綠色標籤；FEMP；EPEAT Gold with Climate+；韓國 MEPS
能源認證	ENERGY STAR認證
永續影響	提供散裝包裝；10% ITE 衍生閉環塑膠；產品碳足跡；包含至少 65% 的消費後再生塑膠；包含至少 20% 的工業後再生鋼；支援二維碼的產品入口網站（2025 年 XNUMX 月）；新能源消耗儀表板
顯示支持	支援四台顯示器同時顯示。每個 Mini DisplayPort 連接埠可連接一台顯示器；每個 Thunderbolt 連接埠可連接兩台顯示器

設計和建造

HP Z2 Mini G1a 的正面設計時尚，佈局簡潔。前面板採用酷炫的格柵框架，一側是 HP 徽標，另一側是電源按鈕。格柵設計實用，使空氣在機殼內自由流通，不受阻礙。

Z2 Mini G1a 的一側還提供了一些端口，包括一個具有 10W 輸出的 USB-C 15Gbps 端口，一個具有 10GBps 連接的 USB-A 端口，以及一個耳機/麥克風插孔。

該系統背面有各種各樣的連接埠。它包括兩個 Mini DP 2.1 連接埠、兩個 USB 2.0 連接埠、兩個 USB 3.0 10 Gb/s 連接埠、兩個 Thunderbolt 4 USB-C 40 Gb/s 連接埠、一個 2.5 GbE 端口，當然還有電源介面和線纜鎖。電源完全集成，這是一個很不錯的設計，無需使用巨大的交流電源適配器。惠普還支援一項允許更高程度自訂的功能，即兩個 Flex IO 插槽，用戶可以根據自己的喜好進行更換。頂部插槽提供雙埠 USB-A 5Gb/s 組合或帶有序列埠的 1GbE 網路卡選擇。底部插槽可透過序列埠配置另一個 1GbE 網路卡、一個額外的外部電源按鈕以及一個用於帶外 (OOB) 管理的惠普遠端系統控制器。

要深入了解 HP Z2 Mini G1a，可以使用背面的手指閂鎖輕鬆滑下頂蓋。

大型風扇+散熱器組合覆蓋了主機板的大部分空間，為 AMD Ryzen CPU/GPU 組合散熱。雖然系統記憶體是焊接上去的，無法維修，但 Z2 Mini G1a 提供了兩個 PCIe Gen4 M.2 插槽。只需旋開連接風扇組件和散熱器的兩顆小螺絲，然後提起風扇組件即可使用。

在頻繁使用期間，一些風扇噪音變得明顯，儘管不像在較大的工作站中聽到的那麼明顯或刺耳。

HP Z2 Mini G1a 效能測試

本次評測中，我們將HP Z2 Mini G1a與我們之前評測過的HP ZBook Ultra G1a 14吋筆記型電腦進行比較。工作站和筆記型電腦的組件完全相同，因此我們可以比較桌上型電腦外形與更大功率和更強散熱性能之間的差異。

UL Procyon：人工智慧電腦視覺

Procyon AI 電腦視覺基準測試詳細洞察了 AI 推理引擎在專業級層級的表現。透過整合多家供應商的引擎，此基準測試提供的效能分數能夠準確反映設備的效能。此基準測試透過比較不同硬體類型（包括 CPU、GPU 和 NPU）上的 AI 加速性能來評估最先進的神經網路模型，從而幫助用戶評估其在各種工作負載規模和條件下的相對效率。

為了反映現實世界的 AI 工作負載，基準測試使用了六種不同的神經網路模型，每種模型的選擇都基於其與現代電腦視覺任務的相關性。 MobileNet V3 是一款緊湊型、專注於行動裝置的模型，專為影像中的主體識別而設計；而 Inception V4 則使用更深層、更複雜的架構來執行相同的任務。

YOLO V3（You Only Look Once）透過即時估算物體機率，專注於物體偵測。基於 MobileNet V3 建構的 DeepLab V2 專注於語意影像分割和像素聚類。 Real-ESRGAN 是運算需求最高的測試，它將影像解析度從 250×250 提升到 1,000×1,000。最後，ResNet 50 是一個強大的分類模型，可以更有效地訓練深度神經網路。

HP Z2 Mini G1a 在 CPU 測試中略勝 HP ZBook Ultra G1a 14 吋。工作站總得分 227 分，而筆記型電腦總得分 186 分。工作站的運作速度明顯更快，且在各個類別中都保持了相當的水平。 REAL-ESRGAN 測試結果最佳，工作站的運行時間為 1,892.10 毫秒，而移動平台的運行時間為 2,138.97 毫秒。儘管兩者速度差異明顯，但工作站的得分優勢明顯，最終兩款設備都獲得了優異的成績。

在 GPU 測試中，筆記型電腦以 583 分的總成績勝過工作站的 528 分。 Radeon 8060S 整合式顯示卡在兩個系統上都表現出了高效能指標。然而，在大多數測驗項目中，筆記型電腦的成績略快一些。唯一的例外是 MobileNet V3，工作站的得分為 0.42 毫秒，而筆記型電腦為 0.46 毫秒。然而，其餘測試結果的情況卻截然相反。例如，以最大的工作負載 REAL-ESRGAN 為例，工作站的時間為 211.76 毫秒，比筆記型電腦的 11 毫秒慢了約 200.40 毫秒。

HP Z2 Mini G1a 和 HP ZBook Ultra G1a 14 吋在 NPU 測試中都表現出色。工作站版總得分 1,761 分，筆記型電腦版總得分 1,773 分，ZBook 行動平台似乎在這方面表現更佳。然而，除了 DeepLab V3 和 REAL-ESRGAN 之外，幾乎所有類別的差異都只有百分之一毫秒。兩款系統在 AI 推理方面都表現出色，顯示它們的性能相當。

UL Procyon：AI 電腦視覺推理（越低越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
CPU 時間
AI計算機視覺整體評分（越高越好）	227	186
移動網V3	0.75毫秒	1.09毫秒
殘差網絡 50	5.99毫秒	6.84毫秒
盜夢空間V4	17.12毫秒	19.80毫秒
深實驗室V3	21.20毫秒	28.27毫秒
優洛V3	36.58毫秒	41.64毫秒
真愛斯甘	1,892.10毫秒	2,138.97毫秒
GPU時代
AI計算機視覺整體評分（越高越好）	528	583
移動網V3	0.42毫秒	0.46毫秒
殘差網絡 50	3.85毫秒	3.27毫秒
盜夢空間V4	15.15毫秒	11.62毫秒
深實驗室V3	10.98毫秒	10.72毫秒
優洛V3	12.64毫秒	10.57毫秒
真愛斯甘	211.76毫秒	200.40毫秒
西工大時報
AI計算機視覺整體評分（越高越好）	1,761	1,773
移動網V3	0.27毫秒	0.27毫秒
殘差網絡 50	0.83毫秒	0.82毫秒
盜夢空間V4	1.72毫秒	1.71毫秒
深實驗室V3	4.31毫秒	4.22毫秒
優洛V3	3.17毫秒	3.15毫秒
真愛斯甘	100.05毫秒	100.83毫秒

UL Procyon：人工智慧文字生成

Procyon AI 文字產生基準測試透過提供簡潔一致的評估方法，簡化了 AI LLM 效能測試。它允許對多個 LLM 模型進行重複測試，同時最大限度地降低大型模型規模和可變因素帶來的複雜性。此基準測試由 AI 硬體領域的領導企業共同開發，優化了本地 AI 加速器的使用，從而實現更可靠、更有效率的效能評估。以下測試結果均使用 TensorRT 進行測試。

完成 AI 文字產生測試後，結果顯示出一致的趨勢：HP Z2 Mini G1a 的效能略優於 HP ZBook Ultra G1a，儘管兩者之間的差異並不大。例如，在 Phi 基準測試中，Z2 Mini 的總分為 965，而 ZBook 則為 922。第一個令牌的產生時間幾乎相同，Z1.898 Mini 為 2 秒，ZBook 為 1.956 秒。每秒輸出令牌數也同樣接近，分別為 68.967 個和 64.986 個。這些數據表明，雖然 Z2 Mini 處理任務的速度略快，但兩個系統在推理過程中的反應速度相當。

這一趨勢在 Mistral 和 Llama3 的測試中延續。 Z2 Mini 的得分分別為 850 和 766，而 ZBook 的得分分別為 829 和 756。輸出速度和令牌延遲也同樣出色，且差距不大。這些一致的結果表明，兩款系統的性能水準相當，尤其是在實際條件下運行中型機型時。

Llama2 的測試結果整體上最為接近。 Z2 Mini 的得分為 936 分，第一個令牌的回應時間為 3.813 秒，而 ZBook 的得分為 929 分，反應時間為 3.860 秒。兩款設備之間細微的差距進一步證明了，在處理現代 AI 工作負載時，兩款系統的效能非常接近。

整體而言，Z2 Mini 在每項測試中均略勝一籌，但數據顯示，在使用 TensorRT 運行 LLM 時，兩款系統的性能幾乎不相上下。這些差異在綜合基準測試中可能較為明顯，但在大多數使用情境下，不太可能造成顯著的效能差距。

UL Procyon：人工智慧文字生成	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
Phi 總分	965	922
Phi 輸出到第一個代幣的時間	1.898秒	1.956秒
Phi 每秒輸出令牌	68.967 令牌/秒	64.986 令牌/秒
Phi 總持續時間	52.666秒	55.501秒
米斯特拉爾總分	850	829
米斯特拉爾輸出第一個令牌的時間	2.734秒	2.783秒
米斯特拉爾每秒輸出令牌	43.358 令牌/秒	41.992 令牌/秒
米斯特拉爾總持續時間	81.716秒	84.065秒
Llama3 總分	766	756
Llama3 輸出第一個令牌的時間	2.545秒	2.578秒
Llama3 每秒輸出令牌	36.752 令牌/秒	36.243 令牌/秒
Llama3 整體持續時間	91.987秒	93.200秒
Llama2 總分	936	929
Llama2 輸出第一個令牌的時間	3.813秒	3.860秒
Llama2 每秒輸出令牌	24.685 令牌/秒	24.619 令牌/秒
Llama2 整體持續時間	136.077秒	136.720秒

UL Procyon： 人工智能圖像生成

Procyon AI 影像產生基準測試提供了一種一致且精確的方法，用於衡量各種硬體（從低功耗 NPU 到高階 GPU）上的 AI 推理效能。它包含三個測試：針對高階 GPU 的 Stable Diffusion XL (FP16)、針對中等效能 GPU 的 Stable Diffusion 1.5 (FP16) 以及針對低功耗裝置的 Stable Diffusion 1.5 (INT8)。此基準測試會針對每個系統使用最佳推理引擎，確保結果的公平性和可比較性。

為了模擬實際使用情況，基準測試會根據一組標準化的文字提示產生影像，從而在所有裝置上建立一致的文字轉影像 AI 工作負載。每項測試都提供關鍵效能指標，包括總得分、總生成時間和影像生成速度，從而實現不同型號和硬體配置之間的簡單有效比較。

HP Z2 Mini G1a 和 HP ZBook Ultra G1a 皆能執行 Procyon AI 影像產生基準測試中的三項影像產生測試中的兩項。具體來說，兩款系統均以 FP1.5 精度完成了 Stable Diffusion 16 測試，以及要求更高的 Stable Diffusion XL FP16 測試。兩種配置均不支援 INT8 版本的 Stable Diffusion 1.5 測試。

在 Stable Diffusion 1.5 FP16 測試中，Z2 Mini 以 725 的總分、137.815 秒的總生成時間、每個影像 8.613 秒的產生速度完成了工作負載。 ZBook 的成績與之相當，總分為 648 分，總時間為 154.203 秒，每張圖像 9.638 秒。這些數據表明，儘管兩款系統都搭載了相同的 Ryzen AI Max+ PRO 2 處理器和 Radeon 395S GPU，但 Z8060 Mini 在處理效率方面仍保持著一定的領先優勢。

在 Stable Diffusion XL FP16 測試中也出現了類似的情況。 Z2 Mini 的總得分為 570，基準測試耗時 1,052.468 秒，每張圖片的產生速度為 65.779 秒。相比之下，ZBook 的得分為 451，總耗時 1,329.592 秒，每張圖片的產生速度為 83.100 秒。雖然兩款系統都能處理這些較大的模型，但 Z2 Mini 始終能更快完成任務，這反映出在相同的硬體限制下，其性能略有優化。

UL Procyon：AI 影像生成	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
穩定擴散 1.5 (FP16) – 總分	725	648
穩定擴散 1.5 (FP16) – 總時間	137.815秒	154.203秒
穩定擴散 1.5 (FP16) – 影像產生速度	8.613 秒/影像	9.638 秒/影像
穩定擴散 1.5 (INT8) – 總分	不適用	不適用
穩定擴散 1.5 (INT8) – 總時間	不適用	不適用
穩定擴散 1.5 (INT8) – 影像生成速度	不適用	不適用
穩定擴散 XL (FP16) – 總分	570	451
穩定擴散 XL (FP16) – 總時間	1,052.468秒	1,329.592秒
穩定擴散 XL (FP16) – 影像產生速度	65.779 秒/影像	83.100 秒/影像

規格工作站 4

SPECworkstation 4.0 基準測試是一款綜合性工具，用於評估工作站效能的所有關鍵方面。它提供 CPU、圖形、加速器和磁碟效能的實際測量數據，確保專業人士能夠獲得所需數據，從而做出明智的硬體投資決策。此基準測試包含一套專門針對 AI 和 ML 工作負載的測試，包括資料科學任務和基於 ONNX 執行時間的推理測試，這反映了 AI/ML 在工作站環境中日益增長的重要性。它涵蓋七個行業垂直領域和四個硬體子系統，能夠提供對當今工作站性能的詳細且相關的衡量標準。

測試結果顯示，Z2 Mini 在大多數類別中的得分普遍較高，反映出其在持續工作負載下略微的效能優勢。在能耗測試中，Z2 Mini 的得分為 2.50，而 ZBook 的得分為 2.20。金融服務領域的差距更大，工作站得分為 2.35，筆記型電腦得分為 1.60。生命科學領域也呈現類似的趨勢，Z2 Mini 得分為 2.60，ZBook 得分為 2.20。媒體和娛樂領域的得分分別為 2.22 和 1.90，而產品設計領域的工作站得分為 2.00，筆記型電腦得分為 1.74。

ZBook 唯一略勝一籌的地方是在生產力和開發方面，其得分為 1.03，而 Z2 Mini 的得分為 1.00。雖然這些差異並不顯著，但這說明，即使兩款系統共享相同的處理器和 GPU，Z2 Mini 在工作站層級應用中的吞吐量可能略勝一籌。

SPECworkstation 4.0.0（越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
能源	2.50	2.20
金融服務	2.35	1.60
生命科學	2.60	2.20
媒體與娛樂	2.22	1.90
產品設計	2.00	1.74
生產力與發展	1.00	1.03

樂士馬克

Luxmark 是一種 GPU 基準測試，它利用開源光線追蹤渲染器 LuxRender 來評估系統處理高度詳細的 3D 場景的效能。此基準測試適用於評估伺服器和工作站的圖形渲染能力，特別是對於視覺效果和建築視覺化應用程序，其中準確的光線模擬至關重要。

HP Z2 Mini G1a 和 HP ZBook Ultra G1a 在本次測試中都表現出色，充分體現了銳龍 AI Max+ PRO 395 處理器搭配 Radeon 8060S 顯示卡的強勁效能。在 Hallbench 場景中，Z2 Mini 的得分為 8,477 分，略高於 ZBook 的 7,833 分。同樣，在美食場景中，工作站的得分為 3,943 分，筆記型電腦的得分為 3,915 分。這些結果差異很小，顯示這兩款系統都非常適合輕度到中度的 3D 渲染工作負載。

值得注意的是，這兩款設備都受益於靈活的記憶體分配，允許在 CPU 和 GPU 任務之間動態共享 RAM。此功能有助於它們有效率地處理渲染任務，即使在通常與密集圖形效能無關的緊湊外形中也是如此。

Luxmark（越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
大廳長凳	8,477	7,833
食品	3,943	3,915

7-Zip 壓縮

7-Zip 壓縮基準測試可評估壓縮和解壓縮任務期間的 CPU 效能，測量 GIPS（每秒千兆指令）和 CPU 使用率。更高的 GIPS 和高效的 CPU 使用率表明卓越的效能。

從最終的評分來看，惠普 Z2 Mini G1a 和惠普 ZBook Ultra G1a 都表現出色，性能相當。在壓縮測試中，Z2 Mini 的最終評分為 139.298 GIPS，略低於 ZBook 的 139.617 GIPS。然而，在解壓縮測試中，Z2 Mini 的最終評分為 163.969 GIPS，高於 ZBook 的 174.046 GIPS。

綜合考慮兩種工作負載，Z151.634 Mini 的總得分為 2 GIPS，ZBook 的總得分為 156.832 GIPS。這些結果表明，雖然兩款系統都能夠很好地處理壓縮密集型工作流程，但 ZBook 在整體吞吐量方面略有優勢，尤其是在解壓縮階段。

7-Zip 壓縮基準（越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
壓縮
當前 CPU 使用率
電流額定值/使用	5.136 吉普斯	4.883 吉普斯
額定電流	140.405 吉普斯	140.061 吉普斯
產生的 CPU 使用率
結果評級/使用	5.126 吉普斯	4.890 吉普斯
結果評級	139.298 吉普斯	139.617 吉普斯
解壓縮
當前 CPU 使用率
電流額定值/使用	6.805 吉普斯	6.029 吉普斯
額定電流	159.451 吉普斯	175.104 吉普斯
產生的 CPU 使用率
結果評級/使用	6.793 吉普斯	6.028 吉普斯
結果評級	163.969 吉普斯	174.046 吉普斯
總評分
總 CPU 使用率
總評分/使用情況	5.959 吉普斯	5.459 吉普斯
總評分	151.634 吉普斯	156.832 吉普斯

Blackmagic RAW 速度測試

Blackmagic RAW 速度測試是一種效能基準測試工具，用於測量系統使用 Blackmagic RAW 編解碼器處理影片播放和編輯的能力。它評估系統解碼和播放高解析度視訊檔案的能力，為基於 CPU 和 GPU 的處理提供幀速率。

在 8K CPU 測試中，HP Z2 Mini G1a 達到了 124 幀每秒，超過了 HP ZBook Ultra G1a（102 幀每秒）。這表明 ZBook 在基於 CPU 的原始解碼任務中略佔優勢。然而，使用 OpenCL 的 GPU 加速結果卻顯示出相反的趨勢。 ZBook 的幀率略高，為 78 幀每秒，而 Z74 Mini 的幀率僅為 2 幀每秒。

Blackmagic RAW 速度測試	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
8K CPU	FPS 124	FPS 102
8K 開放式	FPS 74	FPS 78

Blackmagic磁盤速度測試

Blackmagic Disk Speed Test 透過測量讀寫速度來評估儲存效能，從而深入了解系統處理資料密集型任務（例如影片編輯和大檔案傳輸）的能力。

HP Z2 Mini G1a 提供兩個 PCIe Gen4 插槽，都非常容易存取和升級。 SSD 效能可能會略有不同，具體取決於您特定配置的部件。

磁碟速度測試（越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
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攪拌機基準

Blender 是一款開源 3D 建模應用程式。本次基準測試使用 Blender Benchmark 實用程式運行。分數以每分鐘採樣數計算，數值越高，效能越好。

HP Z2 Mini G1a 在三個測試場景中的表現都優於 HP ZBook Ultra G1a。在 Monster 專案中，Z2 Mini 的取樣率達到了每分鐘 224.3 次，而 ZBook 的取樣率僅為每分鐘 189.29 次。緊隨其後的是 Junkshop 場景，取樣率分別為每分鐘 149.5 次和 129.42 次。最後，在 Classroom 場景中，Z2 Mini 的取樣率達到了每分鐘 116.3 次，而 ZBook 的取樣率僅為每分鐘 94.14 次。

Blender 基準 CPU（每分鐘樣本數，越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
Monster	224.3 個樣本/米	189.29 個樣本/米
舊貨店	149.5 個樣本/米	129.42 個樣本/米
課堂	116.3 個樣本/米	94.14 個樣本/米

當切換到基於 GPU 的渲染模式，使用 Blender 的 OptiX 引擎時，結果顯示兩款系統的效能表現更加均衡。在怪物場景中，HP ZBook Ultra G1a 的渲染速度為每分鐘 661.50 個樣本，略高於 Z2 Mini 的每分鐘 616.1 個樣本。這表明，儘管兩款裝置都搭載相同的 Radeon 8060S 顯示卡，但 ZBook 在這一特定場景中仍略微在 GPU 方面佔據優勢。

然而，在 Junkshop 和 Classroom 測試中，Z2 Mini 重新以微弱優勢領先。它分別達到了每分鐘 350.6 次和 342.7 次取樣，而 ZBook 在相同場景中的得分分別為 341.92 次和 333.26 次。這些差異相對較小，在預期範圍內，顯示兩款系統在 OptiX 下均提供了相當接近的 GPU 渲染效能。

Blender 基準 GPU（每分鐘樣本數，越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
Monster	745.55 個樣本/米	661.50 個樣本/米
舊貨店	366.54 個樣本/米	341.92 個樣本/米
課堂	359.01 個樣本/米	333.26 個樣本/米

y 粉碎機

y-cruncher 是多線程可擴展程序，能夠計算圓周率 (Pi) 及其他精確到萬億位的數學常數。自 2009 年推出以來，它已成為超頻玩家和硬體愛好者的熱門基準測試和壓力測試應用程式。

HP Z2 Mini G1a 的各項指標與 HP ZBook Ultra G1a 14 吋一致。這項工作站在所有運算增量中都略佔優勢，首先是 1 億位的測試，耗時 12.965 秒。在 2.5 億和 5 億的測試中，差距均擴大了幾秒。 34.533 億位的測驗耗時 2.5 秒，75.021 億位的測驗耗時 5 秒，成績相當穩定。在 10 億位的部分，該工作站以 160.252 秒的完成時間領先，比 ZBook 快了 11 秒，這主要是因為筆記型電腦的功耗略有限制。

Y-Cruncher（總計算時間）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
1億	12.965秒	12.93秒
2.5億	34.533秒	34.91秒
5億	75.021秒	78.19秒
10億	160.252秒	171.72秒

Geekbench 6

Geekbench 6 是一個跨平台基準測試，用於衡量整體系統效能。

HP Z2 Mini G1a 的測試結果並不令人意外。 CPU 得分與筆記型電腦幾乎相同，單核心 2,862 分，多核心 12,210 分。出於與先前討論的類似原因，GPU OpenCL 得分有所上升，達到 91,591 分。這些得分錶明，運行 CPU 密集型任務對這款系統來說並非難事。至於 GPU，Radeon 8060S 整合式顯示卡的效能堪比 2019 年左右推出的新顯示卡，非常適合小型工作站。

Geekbench 6（越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
CPU單核	2,862	2,825
CPU 多核	17,210	17,562
GPU OpenCL	91,591	85,337

Cinebench R23

Cinebench R23 是廣泛認可的基準測試，用於評估 CPU 在 3D 渲染工作負載下的效能。它使用 Cinema 4D 引擎，衡量處理器處理單執行緒和多執行緒任務的效能，從而深入了解處理器的整體響應能力和並行處理能力。

在多核心測試中，HP Z2 Mini G1a 的得分為 37,156，遠超 HP ZBook Ultra G1a（得分 29,112）。這顯示 Z2 Mini 更有能力承受更重的多執行緒渲染工作負載，這可能是因為其機箱散熱條件更佳。

在單核心性能方面，兩款系統的表現幾乎相同。 Z2 Mini 的得分為 2,020，而 ZBook 的得分緊隨其後，為 1,984。這些數據表明，兩款裝置在輕執行緒任務（例如視口互動或基本建模操作）中的表現相似。

Cinebench R23（越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
多核	37,156	29,112
單核	2,020	1,984

Cinebench 2024

Cinebench 2024 在 R23 的基礎上，引入了基於 GPU 的渲染測試，同時繼續關注 CPU 效能。在本部分中，我們只檢視 CPU 得分，這能讓我們深入了解每個系統處理現代 3D 渲染任務的能力。

在多核心測試中，惠普 Z2 Mini G1a 得分 1,906，優於惠普 ZBook Ultra G1a 的 1,579。這與 R23 測試中的情況相同，Z2 Mini 展現了更有效率的多執行緒吞吐量，這可能得益於其在高負載下更佳的持續效能。

單核測試結果幾乎相同。 Z2 Mini 得分 112 分，而 ZBook 得分 111 分，僅落後一分。這表明，在依賴單執行緒的任務（例如輕量級編輯或即時應用程式互動）中，兩者的效能表現相近。

Cinebench 2024（越高越好）	HP Z2 Mini G1a（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）	HP ZBook Ultra G1a 14 吋（銳龍 AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S）
多核	1,906	1,579
單核	112	111

Ollama Gemma3 LLM 表演

為了評估 HP Z2 Mini G1a 在實際工作負載下處理大型語言模型 (LLM) 推理的效能，我們使用了 Ollama 及其專門用於分析本評測效能部分的提示。測試的模型參數數量從 1.5 億到 70 億不等，並在適用的情況下使用了 Gemma3 變體。此類工作負載對 GPU 和 CPU 資源都提出了壓力，尤其是在長提示序列下，對記憶體容量、推理吞吐量和運算穩定性提出了挑戰。

規模較小的模型（例如 Ollama 1.5B 和 7B）執行速度很快，分別在 4.76 秒和 36.65 秒內完成。兩者的快速評估都非常高效，716.99B 模型的令牌處理速度為每秒 1.5 個令牌，799.29B 模型的令牌處理速度為每秒 7 個令牌。然而，隨著模型規模的增加，輸出評估速度會下降。在 1.5B 模型中，輸出令牌的產生速度為每秒 112.18 個令牌，而 7B 模型的完成速度為每秒 36.86 個令牌。

如預期，效能會隨著模型規模的增加而下降。 14B 模型耗時近 65 秒，生成速度降至每秒 18.90 個令牌。 32B 模型的速度下降更為顯著，總共耗時 94.29 秒，產生速度為每秒 9.38 個代幣。計算要求最高的測試是 70B 模型，耗時 164.73 秒，產生速度僅每秒 4.24 個代幣。

雖然由於鍵值快取最佳化，初始提示評估在所有規模下都保持高效，但隨著模型規模和記憶體需求的增加，總生成時間和令牌輸出率會可預測地下降。 HP Z2 Mini G1a 展示了它可以擴展到 70B 層級，但對於長提示或複雜提示，超過 14B 後，使用者應該會發現響應速度明顯下降。

奧拉馬 1.5B	總時長（秒）	負載持續時間（毫秒）	提示評估計數（令牌）	提示評估持續時間（毫秒）	即時評估率	評估計數（令牌）	評估時長（秒）	評估率
HP Z2 Mini g1a	4.76小號	17.21毫秒	22	30.68毫秒	716.99 tk/秒	528	4.71小號	112.18 tk/秒
奧拉馬 7B
HP Z2 Mini g1a	36.65小號	18.21毫秒	22	27.52毫秒	799.29 tk/秒	1349	36.06小號	36.86 tk/秒
奧拉馬 14B
HP Z2 Mini g1a	64.97小號	18.66毫秒	22	28.41毫秒	774.37 tk/秒	1227	64.92小號	18.90 tk/秒
奧拉馬 32B
HP Z2 Mini g1a	94.29小號	73.83毫秒	22	69.27毫秒	317.61 tk/秒	883	94.14小號	9.38 tk/秒
奧拉馬 70B
HP Z2 Mini g1a	164.73小號	21.97毫秒	22	38.90毫秒	565.52 tk/秒	699	164.67小號	4.24 tk/秒

支援 OpenAI 的新 GPT-OSS 120B 模型

幾天前，OpenAI 發布了其長期以來的首批開源 LLM 版本：GPT-OSS 120B 和 20B 模型。 GPT-OSS 120B 代表了一項突破，它是第一批使用 MXFP4 量化原生訓練的模型之一。根據 OpenAI 介紹，這些模型在訓練後會進行 MoE 權重量化，將其轉換為 MXFP4 格式，從而將每個參數的權重減少到僅 4.25 位元。由於 MoE 權重佔總參數數量的 90% 以上，這種激進的量化使 120B 模型能夠安裝在單一 80GB 的 H100 GPU 上，或者在我們的情況下，安裝在擁有 395GB 共享記憶體的 Ryzen AI Max+ PRO 96 上。這種與行業趨勢的契合尤其重要，因為低精度混合專家模型正日益普及，這使得計算能力較低的設備仍然能夠在推理中提供出色的性能。

這種原生 MXFP4 訓練也帶來了一個關鍵優勢。當進一步量化為 Int4 以部署到 AI Max+ PRO 395 上時，與從 BF16 量化到 Int4 時通常出現的顯著損失相比，質量下降微乎其微。因此，GPT-OSS 120B 是您可以在 AI Max+ PRO 395 上運行的性能最佳的模型之一，可提供接近完整的品質。

透過利用這種低精度架構趨勢，Z2 Mini G1a 將傳統上需要成本三倍的企業級硬體（例如配備 6000GB VRAM 的 NVIDIA RTX 96 Pro）轉變為可用於大規模 LLM 實驗的可存取工作站解決方案。

如 LM Studio 所示，系統偵測到配備 8060GB VRAM 的 Radeon 96S GPU，並確認其相容模型執行。此配置還支援將 KV 快取卸載到 GPU 內存，從而進一步提升長提示或擴展對話的推理效率。啟用 OpenAI 的嚴格模型護欄後，即使在 LLM 工作負載繁重的情況下，系統也能保持過載保護。

我們安裝的執行階段擴充包包含 ROCm llama.cpp (Windows)、Vulkan llama.cpp (Windows)、CPU llama.cpp (Windows) 和 Harmony 框架。 CUDA 也已列出，但無法使用，因為它需要 NVIDIA GPU，而係統配備了 AMD Radeon 8060S。

在本次運行中，下圖展示了先前提到的 OpenAI GPT OSS 120B 模型及其格式、架構和大小。車型採用 GGUF 格式，總大小為 63.39 GB，並配置為完全 GPU 卸載。

在使用方面，HP Z2 Mini G1a 使用 120B 參數模型時表現出色，保持了接近 40 個令牌/秒的速率。我們與 LLM 進行了多次詳細的溝通。回饋的品質比使用較小模型要好得多，而許多系統由於 VRAM 的限制，只能使用較小的模型。

查看 LLM 運行時的系統統計數據，我們發現 GPU 消耗的功率略低於 100W，且 GPU 和 CPU 的溫度保持在 51-54°C 之間。

結語

HP Z2 Mini G1a 是我們今年測試過的最令人驚訝的系統之一。理論上，它看起來像一台整合式顯示卡的緊湊型桌上型電腦。但在實際使用中，這款小型工作站的效能始終遠超預期，尤其是在處理 AI 工作負載時。它的市場價格約為 3,300 美元，足以與更大、更昂貴的系統（包括配備高端獨立顯示卡的系統）相提並論。

這套系統也讓我們有機會重新審視今年稍早評測的惠普 ZBook Ultra G1a 14 吋筆記型電腦。當時，我們對它高昂的價格和糟糕的性能感到失望，尤其是在人工智慧相關的任務中。儘管它採用了類似的 AMD 硬件，但這款筆記型電腦在推理方面表現掙扎，我們強調其人工智慧性能遠未達到宣傳的效果。最終，我們對它非常失望。

幾個月的時間和一次重要的軟體更新就能帶來巨大的改變。由於 AMD 對驅動程式和運行時支援的持續改進，Ryzen AI Max+ Pro 395 現在的效能表現正如我們所期望的那樣。憑藉 128GB 共享記憶體和高達 96GB 的 VRAM，Z2 Mini G1a 可以輕鬆運行像 OpenAI 的 GPT-OSS 120B 這樣的大規模本地模型。這種能力過去需要一台配備 RTX 10,000 或類似 GPU 的 6000 美元工作站才能實現。現在，它只需花費一小部分成本就能裝進一個緊湊的機殼裡。

惠普值得稱讚的不僅是其豐富的配置選擇。 Z2 Mini G1a 經過精心設計，具有強大的散熱性能、出色的端口靈活性，以及 Flex IO 和 HP ZCentral Remote Boost 等可選功能，這些功能在專業環境中具有顯著的價值。

這款系統徹底顛覆了人們對小型工作站性能的期待。它集令人印象深刻的本地AI性能、智能設計以及令人難以置信的絕佳價格於一身。正因如此，HP Z2 Mini G1a 榮獲我們的「編輯推薦獎」。它就是這麼優秀。

產品頁面

排行榜： HP Z2 Mini G1a 在我們的「最佳本地 AI 桌上型電腦」排行榜上榮獲「最佳無獨立顯示卡桌上型電腦」稱號。

排行榜： HP Z2 Mini G1a 在最佳桌上型工作站排行榜上佔據最佳迷你工作站的寶座。

排行榜：此類系統的容量規劃指南請參閱我們的《智能體導向的 RAM、GPU 和儲存指南》。