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实测微软 Surface Laptop Ultra：本地跑 AI 模型，选对模型很关键，拔电源后掉速 20% 到 25%

硬件与数码数码评测汪工 2026-10-26

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微软正将新款 Surface Laptop Ultra 定位为苹果 MacBook Pro 的替代选择，面向创意工作者和开发者，尤其是 AI 开发者。一位测评者用这台约 4300 美元的高配机型实测了一周本地 AI 工作负载：模型选得合适时速度可观，但拔掉电源后，AI 负载下的性能损失比微软宣称的明显得多。

配置与价格

Surface Laptop Ultra 基于英伟达 N1X 架构的 RTX Spark 平台，配备最高 6144 核心的 Blackwell RTX GPU、最多 20 核心的 CPU，以及最高 128 GB 统一内存。测评者使用的是 64 GB 内存、1 TB 固态硬盘的高配版，售价约 4300 美元；128 GB 内存配置的价格为 5900 美元。

测评者平时使用搭载 M4 Max 芯片的 Mac Studio。他在这台笔记本上装了 Unsloth Studio、Ollama、Hermes Agent 等常用本地模型工具，称运行这些工具时没有感觉到笔记本带来的妥协，Blackwell GPU 的整体表现甚至比他的 Mac Studio 还快一些。

不同模型的实测速度

以下数据均由测评者在连接 140 W 充电器的情况下测得：

Nemotron 3.5 Bolt：激活参数为 9B，查询响应速度为每秒 56 到 60 个 Token，有时更高。测评者认为它适合在 Hermes Agent、OpenCode 等工具中运行。
Qwen 3.8 27B（稠密模型）：8 位量化下，在 Unsloth Studio 中的速度从未超过每秒 8 到 9 个 Token；降到 4 位量化后，提升到每秒 25 到 28 个 Token。测评者指出，稠密模型的速度瓶颈几乎总是内存带宽。
Gemma 4 26B-A4B（MoE）：8 位量化下，通常能达到每秒 40 个 Token 左右。

测评者没有 M5 芯片的设备可供对比。他转述 Tom's Hardware 的报道称，在 AI 应用场景中，Ultra 的表现通常优于搭载 M5 Max 芯片的 MacBook Pro。

电池模式下的落差

微软表示已对系统调优，并宣称其基准测试显示笔记本在电池模式下能保留 99.6% 的性能。测评者在 AI 负载下看到的落差则大得多：4 位量化的 Qwen 3.8 从每秒 25 到 28 个 Token 降到约 18 个，Nemotron 3.5 Bolt 降到每秒 42 到 45 个左右，总体损失约 20% 到 25%。他称游戏测试的降幅与此相近。

微软还称，设备在持续网页浏览下可提供 12 小时续航，并可提供高达 1 petaflop 的 FP4 AI 性能。测评者没有做正式的续航测试，但根据观察，持续运行本地 AI 负载时续航恐怕不会超过几个小时。

其他观察

内存容量：测评者认为 64 GB 有些尴尬，因为目前大多数较小的模型参数规模在 27B 到 30B 之间，32 GB 到 48 GB 这个区间没有太多模型可用；多出的内存主要为 KV 缓存和其他应用留出空间。
噪音：运行 AI 应用时双风扇并非悄然无声，噪音不算极端，但长时间处理复杂查询时会让人烦躁；日常使用下风扇大多处于关闭状态。
游戏：测评者称，2K 分辨率开启光线追踪时，《赛博朋克 2077》帧率约 60 fps；关闭光线追踪后，《巫师 3》重制版在 4K 分辨率下能流畅运行在 60 fps。
硬件：屏幕为 15 英寸、3:2 比例的触摸屏，分辨率 3270×2180；机身重 4.41 磅（2 公斤）；固态硬盘可更换，拆机不影响保修。