在今年的 Computex 2026 上，英伟达正式公布了 RTX Spark 超级芯片：一个高度集成的芯片产品，也是 AI PC 时代的全新玩家。

　　现在，RTX Spark 笔记本电脑也陆续预约开售，摆在消费者面前的是一个全新的品类选择，专为 Windows on ARM 平台而生的移动 AI 工作站，但是创意生产和游戏需求也能胜任，还有轻薄机身和便携属性加持。

　　前不久也拿到了 RTX Spark 笔记本电脑新品之一的联想 YOGA Pro 15 RTX Spark ，128G 统一内存版本售价 42999 元。值得一提的是，联想、华硕、微星、戴尔、微软均已推出搭载 RTX Spark 芯片的笔记本新品，部分产品上架后光速售罄，市场需求火爆。今天就跟大家详细汇报一下它的性能表现究竟如何。

　　这次拿到的联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 笔记本电脑，承袭了 YOGA 系列一贯的简约商务风和出色质感。

　　我们手上这台采用了“雷霆灰”配色，一体成型的 CNC 工艺加持、干净利落的机身线条、细腻顺滑的金属触感以及沉稳内敛的中心 Lenovo 品牌标志，无不体现着 YOGA 产品极致的商务属性，专业创

　　A 壳顶部依旧保留了凸起的“Bar”设计，不过并没有磁吸功能和触点，也不能挂载其它配件，而是将空间留给了 B 面的镜头模组。

　　屏幕部分采用超窄边设计，屏占比极高。这是一块 15.3 英寸、16:10 比例、2K 分辨率的广色域 OLED 镜面屏，支持 165Hz 高刷新率，100% DCI-P3 广色域以及 Adobe RGB、REC709、sRGB、P3 等色域的专业校色，屏幕还支持触屏操作，交互场景更加丰富。

　　屏幕顶部集成了 9.2MP 高清摄像头，支持 IR 红外传感器，可通过 Windows Hello 进行人脸识别解锁。

　　外设部分除了屏幕，最令人瞩目的就是 C 面这块“韵律键盘”，标志性的 0.3mm 微弧键帽设计、1.5mm 长键程、白色居中字符 + 白色键盘背光、准分子 UV 涂层一个不少，打字体验舒适。

　　联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 搭载一块 7 英寸全域压感数位触控板，支持联想 YOGA 灵感妙笔手写，还可作为数位板绘画创作。

　　尺寸方面，联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 整机厚度仅 16.7mm，重量轻至 1.7kg，这在全金属机身的笔记本中属于相对轻薄和便携的水平。

　　G-die 可以看作是 RTX Spark N1X 的核心，它拥有基于 Blackwell 架构的 RTX GPU 完整规格和技术特性，比如硬件上的第四代 RT Core 与第五代 Tensor Core，原生 NVFP4 支持等；软件拥有 DLSS 5、CUDA 加速、3D 引导神经网络渲染等，因此对于游戏、专业创作和 AI 大模型推理、生成都有对应的软硬件、AI 算力支撑。

　　RTX Spark N1X 的一大卖点是“统一架构”设计，比如 LPDDR5X 统一内存拥有 16 通道，和 256-bit 位宽，最高 9400Mbps 的速率以及 300GB/s 的内存带宽峰值。前面我们提到的 NVLink-C2C 设计将 Grace CPU 与 Blackwell GPU 耦合在一起，而高达 128GB 的超大统一内存也能实现手动分配，把内存当显存用，这就相当于拥有了一块足以胜任大型游戏、AI 吞吐和 token 解码的超级“独显”，让笔记本也能拥有桌面级 PC 的性能实力。

　　联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 这次搭载的是基于 ARM64 处理器的 Windows 11 64 位系统，大版本号来到了 26H1，因此本次采用的测试工具也都选择了 ARM64 版本，而不用借助 Prism 进行转译从而受多指令集的影响，确保能够反映出硬件的真正性能水平。

　　CPU 部分首先来看 CineBench 2026 测试，它的多核渲染测试部分计算工作量最大，场景复杂度和光线D 项目的实际负载，并进一步延长了测试时间，避免处理器短时睿频对于跑分结果的干扰。

　　然后是 CPU-Z，单核得分 1200 分，多核得分 16240 分。这个成绩没啥多说的，也是旗舰水平。

　　从以上测试结果来看，RTX Spark N1X GPU 的理论性能相比笔记本上的移动版 GeForce RTX 5060显卡还要强一些。不过，两者的定位完全不同，因此不能直接做对比参照。

　　其中 V-Ray BenchMark 主打基于物理的光照、材质、全局光与光线追踪，可输出照片级静帧和动画，并支持 GPU 及混合渲染。它深度集成在 3ds Max、Maya、SketchUp、Rhino、Revit 等主流 DCC / CAD 软件中，参考价值较大。

　　值得一提的是，无论是理论跑分还是生产力基准测试，这台联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 都可以直接离电进行，分数差距均控制在 5% 以内，充分证明了其出色的电源管理、系统性能调度和 CPU 在能效上的优势。

　　本次参测的联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 笔记本为顶配版，也就是搭载了 128GB 的统一内存，在 NVIDIA App 中可以将专用 GPU 显存直接拉到最大 96GB，这也意味着它可以做到 32GB 或 64GB 内存版本无法实现的超长上下文推理。

　　主流 AI 测试工具 UL Procyon 中提供了丰富的测试项目，比如基于 LLM 模型智能文本应答的 AI Text Generation 测试，虽然现在这项测试中的模型非常基础，几乎没什么人在用，但通过这些 7B、8B 级别的 int 4 量化的 dense 模型进行跑分参考意义还是有的，RTX Spark N1X 芯片依托超大的 KV Cache，完全可以达到 50 token/s 的输出效率，因此面对更高复杂度的模型，RTX Spark N1X 也能顺利运行。

　　而在图像生成部分，UL Procyon 也提供了 FLUX.1 Demo 测试，可以分别对 FP4 / FP8 / FP16 三种精度进行对比，从结果上看 FP4 精度确实最快、内存需求也最小，但 FP16 精度的速度完全能够接受，35GB 的显存需求对于 RTX Spark N1X 芯片也是绰绰有余。

　　Comfy Desktop 作为目前流行的 AI 创作工具，非常适合测试 RTX Spark N1X 的图像 / 生成的性能表现，我们通过事先准备好的 / 生成工作流，也就是 Flux.2 Dev NVFP4 图像模型和 LTX-2.5 NVFP4 模型，对实际创作场景下的表现进行检验：

　　实测来看，NVFP4 Base 直出单张出图时间为 41s 左右，而经过 Turbo LoRA 加速、压缩采样步数后仅需 16.6s 即可出图，对用户来说无论是选择保留更多细节、出图更稳定的 Base 模式，还是效率更高的 Turbo 模式，其单张出图效率都控制在 1 分钟以内。

　　游戏方面，RTX Spark N1X 芯片的 GPU 实力不可小觑，它拥有 6144 个核心以及 Blackwell 系列 GPU 的所有技术特性，比如光线追踪、路径追踪、Reflex 低延迟、DLSS4.5 多帧生成等特性，甚至已经支持了还未广泛实装的 DLSS 5 技术。因此，在这台联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 上运行在线网游或者大型单机游戏不是问题，更何况还有 15 英寸的 2K 分辨率 165Hz 高刷屏加持，平时不打打游戏岂不浪费？那么它的实际游戏体验怎么样呢？我们这次简单测试了 4 款主流游戏的表现。

　　第一款游戏是

　　最终游戏平均帧数为 191 帧，1% Low 帧也有 102 帧，不过游戏的平均延迟会有点高，来到了 45ms。

　　第二款游戏

　　而在 RTX Spark N1X 的游戏功耗表现上，其 CPU 平均功耗仅 10W，整体功耗也只有 50W 左右，完全没有达到整机的 80W 功耗上限，再度延续了出色的功耗表现。

　　也就是说，这台联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 已经可以正常游玩很多网游和端游了，比如

　　单机方面，第一款游戏是

　　第二款游戏是

　　最终游戏平均帧数为 151 帧，1% Low 帧 99 帧，游戏平均延迟为 48ms。整体而言，RTX Spark N1X 超级芯片的 GPU 凭借 DLSS 4.5 多帧生成技术，即便在开启光线追踪的情况下，也能流畅高帧运行主流网游和单机大作，而且 CPU 功耗非常低，游戏体验较为出色，稍显遗憾的是游戏整体的延迟会略高一点，希望后续在驱动上能够进一步优化。

　　作为首批搭载到 RTX Spark N1X 芯片的笔记本电脑，现阶段我们对它的 AI 能力测试尚有局限，AI 相关测试也难以覆盖全部场景。不过，仅从现有的测试来看，依托 Blackwell 架构完整技术栈、128GB 大容量统一内存、NVFP4 原生支持与 Tensor Core 硬件加速，RTX Spark N1X 成功把一台高性能 AI 工作站塞进轻薄笔记本机身，让端侧 AI 运算与专业创作真正实现随时随地可用。

　　游戏场景下，RTX Spark N1X 完整继承 Blackwell GPU 全套图形能力，无论是光线追踪、路径追踪还是 DLSS 多帧生成、Reflex 低延迟，几乎不需要重新构建游戏生态，很多主流的网游和单机大作都能流畅运行，充分释放联想 YOGA Pro 15 RTX Spark 这块 2.5K 165Hz OLED 触控屏的显示潜力。最关键的是，它在 ARM 平台上实现了超越传统高性能游戏本的能效表现，走出一条差异化的性能路线。

　　预算充足的创

　　特别

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