【【【前言：测过 " 非 AI PC" 后，我们又来折腾核显轻薄本了】】】

前段时间，我们三易生活出于技术层面的好奇心，尝试使用两台不具备 NPU 的 " 老电脑 " 运行了一些 AI PC 时代的软件，并撰写了《用 " 非 AI PC" 运行 AI 应用后，我们发现了这些真相》。

结果我们发现，由于 CPU 和 GPU 上的 "AI 加速指令集 " 以及 "AI 加速单元 " 实际上诞生的时间，要远早于 AI PC 这个概念，以至于在刻意使用较老的 PC 硬件时，它们依然能够在不少 "AI PC 专用软件 " 里得到适配，使用 CPU 或 GPU 来实现基于本地大模型的问答、写作、知识归纳和绘图等功能。

但也正因如此，当时我们就已经发现，对于手头的老电脑来说，它们之所以能够做到这一点，一方面是因为我们用的酷睿处理器、ARC 独显本身，就得到了来自 Intel 的 OpenVINO AI 加速体系的适配。换句话说，这甚至可以看作是 Intel 在 "AI 时代 " 对于自家上一代、甚至前两三代硬件平台给予的 " 温情 "。

但从另一方面来说，大家都知道，如今消费者能够实际买到的轻薄（非游戏）本，它们虽然通常都多了个 NPU 单元，但同时这些产品也往往不再像我们之前使用的那些机型一样，还额外内置了带有 AI 单元的独立显卡。

那问题就来了，对于当下这些主流级别、价格要远比我们当初那两台老电脑低得多的 " 轻薄核显本 " 来说，它们又是否能够让用户也享受到本地大模型所带来的便利呢？

_ueditor_page_break_tag_

【【【基础测试：GPU 和 NPU 都能跑 AI，文本生成指标意外地快】】】

为了探究这个课题，我们三易生活此次找来了一款最近才刚刚发布、基于 Intel Arrow Lake-H 平台的核显轻薄本——荣耀 MagicBook Pro 14，并基于它进行了一系列的本地化 AI 实操与测试。

首先 " 验明正身 "，此次我们准备的是荣耀 Magic Book Pro 14 的顶配版本，其搭载的是酷睿 Ultra9 285H 处理器，并配有 32GB 的 LPDDR5X 8533MHz 内存以及 1TB 的长江存储 PC401 SSD。它没有独立显卡，而是依靠集成的 ARC 140T 核显，同时 CPU 内集成了基于 Moviduis VPU3720（即 Intel NPU3）方案的 NPU 加速器。

按照惯例，同时也是为了与此前测试的那两台老电脑进行软件环境的 " 统一 "，在测试开始前，我们先将操作系统、核显，以及 NPU 的驱动都更新到了最新版本。

接下来，我们使用 Procyon 套件对这款核显轻薄本进行了部分端侧 AI 计算场景的性能测试。可以看到，Arrow Lake-H（下文将简称为 ARL-H）的 GPU 与 NPU 都支持计算机视觉（也就是摄像头相关）的 AI 加速运算。考虑到 Intel 的 "NPU3" 原本就是基于 Moviduis VPU 架构实现，所以这也在我们的意料之中。

在 Procyon 的文本生成测试中，则自动选择了 ARC 140T 核显作为 AI 加速器。可以看到在多个测试任务中，ARL-H 平台的这颗核显现在居然都能跑出 20 Tokens/s 的生成效率。简单来说，这个生成速度已经完全可以满足 " 对答如流 " 的用户体验了。

此前有看过我们三易生活相关内容的朋友可以记得，这是因为 ARL-H 里的这颗 ARC 140T 核显虽然本质上还是源自初代 Xe 架构，但它重新加入了此前在 MTL-H 平台上因为面积因素而被取消的 GPU XMX 单元。就结论而言，这就使得 ARC 140T 在核心规模方面，实际上无限接近此前的独显版本 ARC A370M。甚至对比 ARC A370M，它的着色器频率还要更高，再加上 128bit、32GB 的 8533MHz 内存，即便是共享显存，带宽和容量也都反超了 A370M 的 4GB、64bit 独立显存。

_ueditor_page_break_tag_

【【【实际运用：本地部署 Deepseek 很简单，甚至还能更无脑】】】

不过光有 Procyon 的跑分显然还不足以说明问题，所以我们还从魔搭社区下载了专为 Intel 平台优化过的 Ollama 对话模型，并基于它在这台 MagicBook Pro 14 上尝试进行了 Deepseek-R1 7B 的本地部署。

实际上，部署过程可以说相当 " 无脑 "。只需将下载的压缩包解压，之后从 CMD 内将其启动，再使用命令行指定下载 Deepseek-R1 7B，等自动化的下载和安装完成之后，就可以开始对话了。

从运行效果来看，Ollama 完全可以只靠 ARC 140T 核显的计算单元，来运行 Deepseek-R1 7B 这个本地大模型。在运行过程中，它的共享显存甚至也才用到 1/3 左右。而其回复速度和回复的复杂度，更是完全具备可用性。

当然，众所周知的是，Ollama 因为没有 UI，所以在使用的便利性上确实不算高，特别是对普通用户还是不够友好。但好在现在也有一些第三方软件已经针对酷睿 Ultra 平台做了专门的适配。只要软件侦测到处理器符合特定的型号，就会自动 " 解锁 " 相应的本地 AI 处理模式。

以 Flowy 为例，它本身就自带云端和本地两种大模型工作模式。在我们此前测试的 " 非 AI PC" 上，本地大模型虽然可以下载，但无法在对话模式下被选中。而到了酷睿 Ultra 平台，Flowy 就允许用户切换到本地模型工作状态。

从我们实测结果来看，Magic Book Pro 14 搭载的酷睿 Ultra9 285H 处理器搭配 32GB 高频内存，甚至可以 " 带动 "14B 规模的 Deepseek 本地大模型，在回答精度和使用便利度上都要比 Ollama 更上一层楼。

除了 Flowy，另一个 AI 对话 APP" 智谱清言 " 对于酷睿 Ultra 平台的适配就做得更有意思。在首次启动后，它会提示可以切换到专为 Intel 酷睿 Ultra 平台适配的本地对话模式。此时，不仅原本隐藏的本地模型下载功能会自动 " 解锁 "，甚至就连软件本身的界面都会发生改变，右上角会出现 "Intel Core Ultra" 的 Logo，让人一眼就能看出它是专为目前的处理器做了适配。

_ueditor_page_break_tag_

【【【结语：AI PC 的真正意义，在于让更多人能够用得到】】】

其实很早之前我们三易生活就曾指出，在整个 PC 行业中，Intel 可能才是对于 AI PC 响应最早，而且实际产品覆盖面最广的品牌。

因为从一方面来说，通过我们此前对那两台 " 非 AI PC" 的测试已经证明，即便是几年前的 Intel 处理器和显卡，也能受益于它们早早就内含的 DLBoost、XMX 等指令集和计算单元，在最新的 API 下被用于 AI 软件的加速处理。

亦心闪绘在酷睿 Ultra 平台可以使用 GPU 和 NPU 实现交互式的图生图

另一方面，针对最新一代的 Arrow Lake-H 平台，Intel 不仅为其配备了高性能的 CPU、GPU、NPU，更重要的是他们还在积极地推动第三方 AI 软件的适配。即便是没有独立显卡的 " 轻薄本 "，只要使用了 Arrow Lake-H、LunarLake-MX 等 Intel 最新世代的 AI PC 硬件，那么都可以在诸如知我 AI、Flowy、智谱清言、亦心闪绘等一系列 AI 软件中，自动得到针对 GPU、NPU 的 AI 加速适配。

如此一来，哪怕是完全不懂得何谓 " 部署 "、何谓 " 调优 " 的普通消费者，实际上在最新的这些 Intel AI PC 平台、特别是轻薄型的笔记本电脑上，就都能受益于无门槛的本地大模型。而这不仅仅是对于消费者来说意义重大，更为重要的是，相比那些看似很强大、但需要高度技术力才能玩转的 "AI 应用 "，由 Intel 和这些 AI 软件厂商们组成的 " 朋友圈 "，实际上才更能推动 AI PC 和 AI 应用在市场中真正的普及，从而为整个 AI 生态带来可持续发展的动力。