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在AI技术深度融入设备生态的当下，GTi15 Ultra凭借本地AI大模型部署与特色语音交互功能，成为硬件产品AI的焦点。本次评测围绕其AI算力、本地大模型体验、语音交互等维度展开，探究设备在实际场景中的AI应用实力。
▲GTi15 Ultra 可以作为一款专注于本地AI大模型和语音交互的高性能设备。配备99 TOPS的AI算力，与上一代 34.5 TOPS相比，算力提升达187%，在本地推理任务中展现出惊人的效率和稳定性。无论是复杂的模型训练还是大规模推理任务，GTi15 Ultra都能轻松应对，大幅缩短推理时间，为用户带来更高效的AI体验。
本地大模型体验：开源模型的本地适配
▲AI Text Generation Benchmark使用ONNXRuntime-DirectML 1.20.1人工智能推理引擎， LLAMA-3.1-8B得分427，MISTRAL-7B得分541，PHI-3.5-mini得分541，LLAMA-2-13B得分474。
▲AI Text Generation Benchmark使用Intel OpenVINO 2025.2.0人工智能推理引擎，LLAMA-3.1-8B得分891，MISTRAL-7B得分1022，PHI-3.5-mini得分1092，LLAMA-2-13B得分933。
▲Intel锐炫140T核显搭配 Intel OpenVINO 推理引擎，在AI文本生成模型测试里，性能表现更优，文本生成速度更快；以MISTRAL-7B为例，Intel锐炫140T在处理具有70亿参数的模型时，能够提供更高的推理效率和较好的文本生成质量，更适合需要适中显存和算力的场景，如短文本生成、对话系统等。
▲实际应用中，我们使用LM Studio本地部署一个Deepseek R1 qwen3 8b模型，让模型为一个18个月的宝宝安排一天的作息，回答生成速度12.35 token/s。
▲继续使用Ollama本地部署一个qwen3:8b模型，让模型为一个18个月的宝宝安排一天的作息，回答生成速度13.81 token/s。内存总占用在14.2GB，显存占用6.7GB。
▲使用Ollama本地部署一个qwen3:14b模型，让模型为一个18个月的宝宝安排一天的作息，回答生成速度7.71 token/s。内存总占用在17.1GB，显存占用10.5GB。由于显存和内存公用，且显存最大只支持18GB，部署本地大模型时要注意内存占用。
从实际部署案例来看，8B参数级别的模型在Gti15 Ultra上表现最优。硬件资源消耗适中，既保证生成效率，又不会导致系统卡顿，完全能应对短文本创作、生活建议、知识问答等日常轻量化场景。
AI赋能生产力：Stable Diffusion本地图像生成
▲AI Image Generation Benchmark， 针对 Stable Diffusion 1.5（INT8 量化版本）模型，处理8张512分辨率图像，采用 NPU推理加速进行测试。使用NPU推理得分866，图像生成时间为288.670s。
▲AI Image Generation Benchmark，针对 Stable Diffusion 1.5（INT8 量化版本）模型，处理 8张512分辨率图像，采用 GPU推理加速进行测试。使用GPU推理得分1881，图像生成时间为132.857s。
▲虽然Intel的NPU在AI图像生成方面能够提供一定的算力支持， 但与GPU相比，无论是在生成速度还是综合性能得分上都存在一定差距。GPU为图形渲染与并行计算设计，擅长处理大规模矩阵运算，正契合AI图像生成的算力需求。而NPU专为深度学习任务优化，低功耗是其亮点，在轻量化AI应用、智能物联网设备中发展空间广阔。但在需海量并行计算的图像生成任务中，算力受限导致速度与综合性能一般。
▲实际应用中，我们使用绘世2.8.13进行Stable Diffusion文生图测试，设置2个正向关键词精准描述画面元素，搭配3个反向词规避低质效果，迭代步数设为20，画面分辨率固定 512*512。实测生成一只猫咪图像，耗时约 6分45秒。因依赖CPU引擎运算，生成效率受硬件限制明显。
▲在基础测试参数（关键词、迭代步数等）不变前提下，开启高分辨率修复功能：选用 R - ESRGAN 4x+ 放大算法，设置放大倍数1.5 ，对原始图像进行细节强化与分辨率提升。生成画面因算法叠加、运算量倍增，实测耗时达33分45秒 ，CPU算力瓶颈进一步凸显。
当前绘世 2.8.13 版本在 Stable Diffusion 文生图流程中，暂不支持PyTorch XPU设备为Intel锐炫140T GPU引擎加速 ，只能调用CPU运算，导致生成时间显著延长。若后续版本优化硬件适配，借助GPU并行计算优势，有望大幅压缩文生图及修复流程的耗时，提升创作效率。
豆包 AI 语音交互：嘈杂环境的精准拾音零刻 GTi15 Ultra 的麦克风阵列与智能降噪芯片在语音交互方面表现十分出色，支持主流AI大模型（如AI豆包），能智能识别人声与噪音声纹频谱，无障碍识别语音指令
麦克风阵列：零刻 GTi15 Ultra 的正面上方有 4 颗等间距的麦克风阵列开孔，组成了 AI 阵列降噪麦克风。这种设计使得麦克风能够 360° 全方位收音，确保在各种场景下都能有效拾取声音。
智能降噪芯片：麦克风阵列内置了 MIC 智能拾音降噪B1 AI芯片，该芯片为麦克风的高效工作和出色的降噪效果提供了有力支持。
▲在环境噪音高达64.4dB的复杂场景中，我们针对豆包AI的人声语音识别能力展开了一场严苛测试。窗外工程车辆的持续轰鸣声构成了显著的背景噪音干扰。然而，在这样的声学挑战下，凭借Gti15 Ultra内置的B1 AI芯片，依然实现了对人声语音的精准捕捉与识别，语音识别准确率稳定在100%。
这一测试结果充分彰显了B1 AI芯片在复杂声学环境下的强大性能，它能够高效筛选出目标语音信号，过滤掉干扰噪音，确保语音信息的准确获取，为用户提供进一步的语音交互体验。
▲AI辅助办公的会议室场景中，零刻GTi15 Ultra与豆包AI协同，成为高效会议记录的 “黄金搭档” 。当多人围坐讨论，七嘴八舌、观点交织时，GTi15 Ultra 也能凭借出色麦克风阵列，如 “听力” 过人的助手，精准捕捉每一句发言，清晰识别、准确转写。配合豆包AI快速梳理，繁杂讨论秒变条理清晰的会议纪要，让思路高效落地，尽显科技赋能办公的便捷，重塑会议记录体验。
此外，GTi15 Ultra的应用场景远不止会议室。在对语音识别和文字转化有高要求的领域，如法庭速录，它同样表现出色。其精准拾音和高效转写能力，可显著提升速录员的工作效率，减少人工输入错误，为司法工作等专业场景提供有力支持。随着技术的不断发展，GTi15 Ultra 未来有望在更多领域取代传统速录方式，引领办公智能化的新潮流。
网络升级助力：万兆网口的协同效能
▲本次测试聚焦GTi15 Ultra在万兆网络环境下的性能表现，搭建专属测试架构：以GTi15 Ultra为核心终端，通过10Gbps LAN网口，连接网件MS510TXUP交换机，再由交换机引出10Gbps LAN链路对接群晖DS1821+，构建起万兆局域网测试环境。
▲从Gti15 Ultra向DS1821+上传文件，写入速率为1.02GB/s。
▲从Gti15 Ultra向DS1821+取回文件，读取速率为1.00GB/s。
▲在万兆局域网的加持下，我们能够更加专注地完成在线素材剪辑工作。GTi15 Ultra通过10G高速网络无缝调取 DS1821 +存储设备中的海量素材。
在 Adobe Premiere Pro 2025 软件中，GTi15 Ultra 凭借其强大的本地AI算力与GPU加速能力，可以实现1080P多轨道素材的实时预览与流畅剪辑。即便面对时间线拖动、特效实时计算等高负载任务，也能保持帧级同步，确保剪辑过程稳定高效。
总结: 本地AI体验的新高度
▲GTi15 Ultra 凭借硬件算力的跃升与软件生态的深度适配，在本地AI应用、生产力赋能、语音交互及网络协同四大核心维度实现突破，能够为个人与专业场景提供高效灵活的智能解决方案。
GTi15 Ultra 通过“算力 - 模型 - 场景”的深度融合，不仅让普通用户享受到直观易用的本地AI功能，也为专业人士解决了算力受限、响应延迟和多端协作的痛点。随着软件生态持续升级与应用场景不断拓展，GTi15 Ultra正将终端AI体验推向新的高度，成为引领设备智能化转型的关键推动力，助力本地AI真正进入“好用、易用”的新阶段。
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