ASUS ProArt P16 H7607 z NVIDIA RTX Spark: test laptopa do AI i pracy twórczej

ASUS ProArt P16 H7607 z układem NVIDIA RTX Spark to laptop kreatywny, który łączy procesor Arm z kartą graficzną Blackwell i ma obsługiwać lokalną sztuczną inteligencję oraz ciężką pracę twórczą bez przenoszenia zadań do chmury.

Jak zbudowany jest układ RTX Spark N1X?

Sercem maszyny jest procesor Arm Grace z 20 rdzeniami, z czego połowę stanowią jednostki wydajne, a połowę energooszczędne. Obok niego pracuje karta graficzna Blackwell z 6144 jednostkami CUDA, co według producenta odpowiada poziomowi GeForce RTX 5070. Pamięć LPDDR5X ma pojemność 128 GB i przepustowość do 300 GB/s. NVIDIA deklaruje, że cały układ osiąga 1 PFLOPS w formacie FP4.

Podzespół	Parametry
Procesor	Arm Grace, 20 rdzeni (10 wydajnych, 10 energooszczędnych)
Karta graficzna	Blackwell, 6144 jednostki CUDA
Pamięć	LPDDR5X, 128 GB, do 300 GB/s
Deklarowana wydajność	1 PFLOPS w FP4
Powierzchnia GPU / CPU / całość	174 / 208 / 382 mm²

Zwarta konstrukcja to jedna z zalet tego rozwiązania. Połączenie procesora i grafiki w jednym układzie pozwala ograniczyć rozmiar i masę laptopa, który waży 1,77 kg.

Czy laptop poradzi sobie z lokalnymi modelami AI?

Tak, choć wynik silnie zależy od wielkości modelu i długości kontekstu. Qwen3.8 8B, zajmujący ok. 5 GB, generuje 52 tokeny na sekundę przy pustym kontekście, 45 przy 4096 tokenach i 34 przy 16 384 tokenach. Większy Qwen3.8 27B, ważący ok. 17 GB (a z kontekstem ok. 42 GB), działa z prędkością 32 tokenów na sekundę.

Wydajność modeli w praktyce

Model	Wynik	Uwagi
Qwen3.8 8B	52 tok/s	pusty kontekst
Qwen3.8 8B	34 tok/s	16 384 tokeny
Qwen3.8 27B	32 tok/s	ok. 42 GB z kontekstem
Model 35B-A3B (MoE)	ponad 90 tok/s	architektura MoE
Llama 3.1 8B (llama.cpp)	ok. 56 tok/s
Qwen3.8 27B (llama.cpp)	ok. 16 tok/s	pierwsza odpowiedź po ponad 23 s przy 16 tys. tokenów, po ok. 50 s przy 32 tys.

Różnica między modelem gęstym a MoE jest wyraźna. Architektura z aktywacją części parametrów pozwala osiągnąć ponad 90 tokenów na sekundę, mimo większej liczby parametrów. Warto pamiętać, że przy długim kontekście czas oczekiwania na pierwszą odpowiedź rośnie kilkukrotnie.

Czy RTX 5090 jest lepszy?

Karta RTX 5090 okazuje się szybsza tylko w modelach 8B, które mieszczą się w jej pamięci. Przy większych modelach przewagę zyskuje konstrukcja z 128 GB pamięci LPDDR5X.

Grafika generatywna: od kilku sekund do kilkudziesięciu

Według wyników MLPerf model FLUX 2 Klein 4B generuje obraz 1024×1024 w czasie poniżej 2 sekund, a średnio powstaje 36,5 obrazu na minutę. Cięższy FLUX 2 Dev w środowisku ComfyUI potrzebuje około 42 sekund na jedną grafikę. ASUS udostępnia także własne narzędzie MuseTree, które wykorzystuje model FLUX w formacie NVFP4.

Montaż wideo i renderowanie

W teście DaVinci Resolve 21 na 12-minutowym filmie laptop zakończył pracę w 3 min 50 s, a karta RTX 5080 w 3 min 39 s. Wynik na zasilaniu i na baterii jest praktycznie taki sam. PugetBench dla Resolve osiągnął 62 873 pkt w wersji Standard i 45 898 pkt w wersji Extended.

Ważny kontekst: MacBook Pro z GPU 40-rdzeniowym uzyskuje w tym samym zestawieniu wynik około dwukrotnie wyższy. W Blenderze laptop zdobył 175,6 pkt w scenie monster, 131,6 pkt w junkshop i 87 pkt w classroom. Renderowanie w Blender 5.2 z OptiX zajęło ok. 16 s, GPU było ok. dwa razy wolniejsze, a CPU ok. piętnaście razy wolniejsze.

Co to oznacza dla Ciebie?

Jeśli pracujesz z lokalnymi modelami językowymi, najbardziej opłaca się wybór modeli 8B lub MoE, które dają płynną odpowiedź nawet przy dłuższym kontekście. Przy modelu 27B trzeba liczyć się z dłuższym oczekiwaniem, zwłaszcza gdy rozmowa wypełnia kontekst.

Dla grafików i montażystów najważniejsze jest to, że wydajność nie spada po odłączeniu zasilacza, więc laptop można zabrać na plan zdjęciowy lub do pracy poza biurem. Osoby porównujące ten sprzęt z komputerami Apple powinny pamiętać, że w testach Resolve przewaga konkurenta jest wyraźna.

Do kompletnej oceny konstrukcji i wydajności w grach warto sięgnąć po pełną recenzję.