根据ZOL中关村在线评测，1月底我们对英特尔酷睿Ultra X9 388H处理器进行了详细评测，其CPU性能、能效以及GPU性能表现给我们留下了深刻印象。但其实除了CPU和GPU性能、能效大幅提升之外，第三代酷睿Ultra处理器在AI算力方面也是得到了显著提升。其CPU+NPU+GPU算力达到了180TOPS，其中GPU算力达到了120TOPS，而NPU虽然只提升了2TOPS，但是其矩阵引擎规模变大之后，实际计算效率远比纸面的2TOPS更高。
那么酷睿Ultra X9 388H在大语言模型应用中的表现如何？下面我们就一起来测试一下。 下方这张GIF图是1倍速录制的酷睿Ultra X9 388H在跑DeepSeek-R1-14B时的速度，基本上满足了本地使用的速度需求。不过也能看出，14B应该是这颗处理器本地部署和使用稠密AI大语言模型的上限了，如果想使用更大参数量的大模型，那么就需要部署MoE混合模型，这样才能保持生成速度。
我们测试了六款常用大语言模型，DeepSeek-R1-14B生成速度为10.67 tokens/s，Gemma 3-12B生成速度为13.15 tokens/s，DeepSeek-R1-7B生成速度为19.79 tokens/s，Qwen 3-30B-A3B混合专家模型生成速度为34.9 tokens/s，GPT-OSS-20B生成速度为34.83 tokens/s，Phi-4 Mini生成速度为35.27 tokens/s。
从测试结果来看，酷睿Ultra X9 388H凭借锐炫B390核显性能提升，可以流畅运行14B及以下参数量的稠密模型，也可以通过部署MoE混合专家模型，来使用更大参数量的模型，不过激活参数量自然是最好不要超过14B，否则速度会比较慢。 最后还是附上之前评测中的理论测试情况，具体如下： 首先通过UL Procyon对其GPU和NPU算力进行了测算，可以看到锐炫B390核显的GPU Float16算力评分达到1495，相对于上一代的800+提升了近700分；而NPU算力评分达到1223，相对于上一代900+的评分提升了300多分，因此酷睿Ultra X9 388H在GPU和NPU算力上分别提升了约78%和32%！
上一代核显受算力和显存不足的制约，无法完成UL Procyon的AI大语言模型生成测试，而酷睿Ultra X9 388H不仅能够顺利完成，并且在PHI 3.5、MISTRAL 7B、LLAMA 3.1、LLAMA 2四款大语言模型测试中，生成速度分别达到了43.3 tokens/s、28.47tokens/s、25.17tokens/s以及14.02tokens/s。
通过本地AI大语言模型测试可以看到，得益于GPU AI算力的升级，英特尔酷睿Ultra X9 388H是完全可以在本地部署并流畅使用14B及以下参数量AI大语言模型的硬件平台，同时还可以通过MoE模型来使用更大参数量的混合专家模型，基本能够满足本地化部署和使用AI大模型的需求。 |
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