一、英特尔第二代酷睿 Ultra 移动处理器赋能，华硕灵耀 14 2025 部署 DeepSeek-R1 的步骤与体验
【PS】：本文性能数据基于截至 2025 年 2 月的软件版本测试结果。仅代表测试样机的性能表现，不代表官方数据。如无特殊说明，测试环境默认为 20°C 的密闭空间，BIOS 版本为 UX3405CA.305，操作系统版本为Win11(24H2)、显卡驱动版本为 32.0.101.6559，风扇设置为满载、电源设置为高性能模式。
❶ 英特尔第二代酷睿 Ultra 系列移动处理器上市
在 2025 年 1 月 6 日的 CES 2025 国际消费电子展上，英特尔发布了【第二代酷睿™ Ultra 处理器】。在移动端平台，新处理器按照性能表现划分出了 HX、H、U、V 四个系列，分别面向不同类型的笔记本产品。
「HX 系列（55W+）」：高性能游戏本
「H 系列（28-45W）」：全能本 / 高性能轻薄本
「U 系列（10-28W）」：轻薄本
「V 系列（10-30W）」：低功耗轻薄本
其中，面向主力机型的酷睿 Ultra 200H 移动系列处理器在 2025 年一季度大批量上市，相信不少消费者也入手体验了。从酷睿 Ultra 200H 移动系列处理器的基准性能来看，与前代 Meteor Lake - H 相比，单线程性能快约 17%，多线程性能快约 20%，在 GPU 方面，帧率提升 22%，算力也提升超过 2.5 倍。该核显还内置矩阵引擎（Xe Matrix Extensions，XMX）支持英特尔深度学习加速（DL Boost）技术，通过特定的指令集和硬件优化，能够显著提升 AI 模型的训练和推理速度，让 AI 运算更加高效。
在 AI 性能方面，英特尔酷睿 Ultra 200H 移动处理器首次配备内置 NPU，显著增强了 AI 加速能力。同时处理器拥有最高 99 TOPs 的整体算力，其中 GPU 提供 77 TOPs，NPU 提供 13 TOPs，CPU 提供 9 TOPs。目前已经支持多达 447 个 AI 功能并且数量还在不断增加。
可以看出英特尔酷睿 Ultra 200H 系列移动处理器拥有不错的代际提升，同时重点加码 AI 算力。今天我们就来详细测评一下该系列中的旗舰型号——【英特尔酷睿 Ultra 9 285H】。
本次测试的机型是【华硕灵耀 14 2025】，具体配置如下，相比于 2024 款主要是处理器的迭代，核心就是 AI 算力倍增。同时还增加虚拟数字小键盘，无线升级 Wi-Fi 7，系统还内置了“小硕知道”的智能助手，属于查漏补缺的升级版本。
「型号」：华硕灵耀 14 2025(UX3405C)
「处理器」：英特尔酷睿 Ultra 9 285H(16 核心 / 16 线程，3.7GHz / 5.4GHz)
「显卡」：英特尔 Arc 140T GPU(8 X-Cores / 2.35GHz)
「主屏」：14.5 吋 OLED 屏 / 2880×1800 分辨率 / 120Hz(VRR) /600nits / 100%DCI-P3 / VESA DisplayHDR TrueBlack 600 / 0.2ms 响应时间 / TÜV 莱茵硬件级低蓝光、无频闪认证 / SGS Eye Care 护眼认证
「内存」：32GB LPDDR5x 7467MT/s(板载内存)
「硬盘」：1TB M.2 PCIe 4.0 SSD
「键盘」：全尺寸 ErgoSense键盘 / 三档背光
「摄像头」：1080P(3DNR 降噪)/ IR 人脸识别
「网络」：英特尔 BE201(Wi-Fi 7 / 320MHz)
「I / O端口」：雷电 4(40Gbps)× 2、USB-A(5Gbps)×1、HDMI 2.1 TMDS× 1、3.5mm 二合一音频接口 × 1
「音频」：立体声扬声器(Harman Kardon 大师音效 / 杜比全景声 / Smart AMP)
「电池/适配器」：75WHr / 65W（21V / 3.25A）
「三围/重量」：312mm×220mm×15.5mm / 1.19kg
❷ DeepSeek 部署与测试
我们首先就来看看有了英特尔酷睿 Ultra 9 285H 赋能，华硕灵耀 14 本地化部署 DeepSeek 的体验。最近几个月，DeepSeek 这款国运级的 AI 产品着实火了一把，它以 OpenAI 约 1/20 的训练成本就实现了比肩 ChatGPT O1 的强大推理能力，更重要的是这是中国人自己的免费 AI 智能体。
奈何 DeepSeek 过于火爆，在官网上总会遇到“由于技术原因，联网搜索暂不可用”、“服务器繁忙，请稍后再试”的问题。同时也有人提到，在线使用也会涉及到安全隐私问题，对于工作党来说，借助 AI 的力量处理一些涉及到隐私或者商业内容有很多的顾虑。所以不少小伙伴都开始尝试本地化部署的方案。
有了离线模型之后，首先可以服务于「隐私敏感场景」，商务用户可以放心地处理合同、财务报表、涉密资料等敏感文件，确保隐私安全。其次可以满足「离线与低延迟需求」，在弱网甚至无网环境下，也可以实现离线 AI 作业，可以保障偏远地区或应急场景需求。最后，离线模型还支持「个性化定制优势」，用户可以基于本地数据训练模型，比如机器学习、语音助手、图像识别、文风创意等。
本地化部署虽然优势很多，但也特别吃显存和内存，普通消费者仅能部署 DeepSeek-R1-671B 的蒸馏模型。从下方的 AI 算力表，16GB 的 RTX 4060 Ti 都是不够看的，对核显来说也面临同样的挑战。（注：B 代表的是“Billion”，用于表示模型的参数量）
但是今年英特尔酷睿 Ultra 200H 系列移动处理器的亮相，让华硕灵耀 14 2025 能凭借其高达 99 TOPS 的本地算力与便携特性，成为 DeepSeek 本地化 AI 部署的理想载体。可以在离线环境下流畅运行 AI 模型，为隐私敏感场景提供终端侧解决方案。而且部署的并不是 1.5B 这种的低配参数量模型。因为该系列的强大核显，能够动态地从系统内存中划分一部分空间作为显存，所以显存就不会是笔记本的瓶颈了。
我主要通过 Ollama 的软件进行了一键式部署。之前网上有很多繁琐的搭建步骤，对于小白来说实在门槛太高，但是现在是一键安装，易用性得到巨大提升。目前已经在魔搭社区放出了英特尔专属优化版的 ollama 版本，体验更好。下载解压之后会得到一个文件夹，双击「start-ollama.bat」即可启动服务。
然后打开 Windows 的命令提示符启动，输入「cd：文件夹位置」，文件夹位置可以点击菜单的顶部直接复制。
当索引到该文文件夹时，输入「ollama run deepseek-r1:7b」，就可以从 Ollama 拉取 DeepSeek-R1:7B 模型了，之所以选择 7B 是基于英特尔 Arc 140T GPU 的 16GB 显存考虑。
下载完成之后，打开一个新的命令提示符，再次定位到程序文件夹，并输入「ollama run deepseek-r1:7b --verbose」就可以直接访问模型进行问答互动了。
之所以要在命令行末尾加上「--verbose」，是因为这样在回答结束后，就能够显示当前模型回答问题的耗时、延迟、速率等参数信息，便于掌握性能数据。可以看到我提问「你是谁？」，DeepSeek 迅速回答，整体速率达到了 15.39 token/s。
可能有的小伙伴觉得不太美观，解决办法就是套个外壳，就能实现图形化的回答界面。我选择的是 Chatbox AI 智能助手。
下载安装完成之后打开 Chatbox，选择「使用自己的 API Key 或本地模型」。
在设置中（或直接弹出窗⼝），选择使⽤⾃⼰的 API Key 或本地模型，然后选择 OLLAMA API 后⼀般会⾃动添加域名；如未添加可将API域名设置为 https://127.0.0.1:11431。
保存之后就可以开始使⽤了，这种图形界面是不是美观太多了，更加符合我们的交互习惯。
可以看到 DeepSeek-R1:7B 模型在回答过程中，GPU 的占用基本是 90% 左右，同时内存占用 20GB，负载直接拉满。
我特意选择了 5 个问题来测试 AI 的性能表现，其中包含复杂逻辑推理、多领域知识融合与应用、文学作品深度分析与创作、复杂数学问题求解与证明、复杂场景下的策略规划。大家可以自行复制到模型中进行测试。
【试题一】：复杂逻辑推理
假设有一个神秘的岛屿，岛上住着两种人：骑士和骗子。骑士总是说实话，骗子总是说谎话。你遇到了三个人，分别是A、B和C。A说：“B和C是同一种人。”B说：“我是骑士，但C是骗子。”请根据这些信息，通过严密的逻辑推理判断A、B、C分别是什么人，并详细阐述推理过程。同时，假设你又遇到了第四个人D，D说：“A和我是同一种人。”基于前面的推理结果，进一步分析D是骑士还是骗子，并说明推理依据。
【试题二】：多领域知识融合与应用
在一个虚构的情境中，你需要设计一个可持续发展的未来城市。该城市要考虑以下多方面因素：
环境科学：如何利用可再生能源（如太阳能、风能、水能）满足城市80%以上的能源需求，同时通过合理的城市规划（如绿色建筑、植被覆盖、水资源循环利用系统）将城市的碳排放量降低至当前水平的50%以下。
社会学：设计一个公平且高效的社会福利体系，确保不同收入阶层、年龄群体和职业的居民都能获得优质的教育、医疗和住房资源。同时，规划多样化的社区活动空间，促进居民之间的社交互动，增强社区凝聚力。
经济学：构建一个以创新驱动的经济发展模式，吸引高科技企业入驻，创造大量高附加值的就业岗位。通过制定合理的税收政策和金融扶持措施，促进本地中小企业的发展，保持城市经济的稳定增长，且通货膨胀率控制在2% - 3%之间。
交通工程：设计一套智能交通系统，整合公共交通（地铁、公交、轻轨）、自动驾驶车辆和非机动车道，实现城市交通的高效运行，将居民的平均通勤时间缩短至30分钟以内，同时减少交通拥堵和尾气排放。
请详细描述你的设计方案，包括各个领域具体的实施策略、技术应用以及它们之间如何相互协同，以实现可持续发展的未来城市目标。
【试题三】：文学作品深度分析与创作
阅读英国作家约瑟夫·康拉德（Joseph Conrad）的小说《黑暗的心》（*Heart of Darkness*），从以下几个方面进行深度分析：
主题挖掘：阐述小说中所探讨的关于人性、文明与野蛮、殖民主义等主题，分析这些主题是如何通过故事情节、人物塑造和环境描写展现出来的。
叙事结构：剖析小说独特的叙事结构，包括多重视角的运用（如马洛的叙述视角以及其他人物视角的穿插），这种叙事方式对故事的讲述和读者理解产生了怎样的影响。
象征意义：解读小说中重要元素的象征意义，如“黑暗”这一意象在不同层面（地理环境、人物内心、社会现象等）所代表的含义，以及“象牙”在小说中的象征作用及其与主题的关联。
基于对《黑暗的心》的分析，以现代社会为背景，创作一篇短篇小说，借鉴康拉德的写作风格，探讨一个类似的深刻主题，如科技发展对人性的影响或全球化背景下的文化冲突。要求小说情节完整，人物形象鲜明，能够通过巧妙的叙事和象征手法传达主题思想，字数在1500 - 2000字之间。
【试题四】：复杂数学问题求解与证明
考虑一个复杂函数 f (x)，它是这样构成的：把 n 从 1 到无穷大，sin (nx) 除以 n 的三次方，然后把这些结果都加起来 ，这里 x 的取值范围是从负 π 到正 π。
首先，证明这个函数对应的级数在给定区间上一致收敛。
然后，计算 f (x) 的二阶导数 f''(x) ，并说明求导过程中所依据的数学定理和规则。
最后，利用 f (x) 的性质，求解积分：在负 π 到正 π 这个区间上，对 xf (x) 进行积分 ，详细展示求解步骤。
假设有一个三维空间中的多面体，它的顶点坐标分别是 V₁（x₁，y₁，z₁），V₂（x₂，y₂，z₂），…… ，Vₙ（xₙ，yₙ，zₙ）。
设计一种算法来计算该多面体的体积，并使用伪代码描述该算法的实现步骤。
分析该算法的时间复杂度和空间复杂度，并证明对于任意凸多面体，该算法都能正确计算其体积。
【试题五】：复杂场景下的策略规划
假设你是一家跨国科技公司的战略规划师，公司主要业务涵盖智能手机、智能家居设备和云计算服务。当前公司面临以下复杂情况：
市场竞争：在智能手机市场，竞争对手不断推出具有创新性功能的产品，导致公司手机市场份额在过去一年下降了15%。在智能家居领域，新兴企业凭借低价策略迅速抢占市场，公司产品的市场认可度受到挑战。云计算服务方面，行业巨头通过大规模基础设施建设和价格战，挤压公司的市场空间。
技术发展：5G技术的快速普及为智能手机和智能家居带来了新的发展机遇，但同时也对公司的技术研发能力提出了更高要求。人工智能和物联网技术的融合趋势日益明显，公司需要在这些领域加大研发投入，以保持技术领先地位。
内部管理：公司内部不同业务部门之间存在沟通不畅、协作效率低下的问题，导致新产品研发周期延长，无法及时响应市场需求。此外，公司的人才流失率在过去半年内上升了10%，尤其是核心技术人才和市场营销人才的流失，对公司业务发展造成了较大影响。
请制定一份全面的公司发展战略规划，包括短期（1 - 2年）、中期（3 - 5年）和长期（5 - 10年）的目标和策略。针对市场竞争、技术发展和内部管理等方面的问题，提出具体的应对措施，如产品创新策略、市场拓展策略、技术研发规划、组织架构优化方案和人才管理策略等。同时，分析每个策略可能面临的风险，并提出相应的风险应对预案。要求战略规划具有系统性、前瞻性和可操作性，字数在2000 - 3000字之间。
可以看到华硕灵耀 14 2025 在 DeepSeek-R1:7B 模型下的思考时间、响应速度都是非常不错的。
「复杂逻辑推理」：总耗时 3 分 38 秒、加载耗时 17 毫秒、整体速率 14.24 Token/s
「多领域知识融合与应用」：总耗时 1 分 17 秒、加载耗时 21 毫秒、整体评估速率 14.75 Token/s
「文学作品深度分析与创作」：总耗时 2 分 26 秒、加载耗时 16 毫秒、整体评估速率 14.22 Token/s
「复杂数学问题求解与证明」：总耗时 3 分 11 秒、加载耗时 22 毫秒、整体评估速率 13.58 Token/s
「复杂场景下的策略规划」：总耗时 1 分 55 秒、加载耗时 15 毫秒、整体评估速率 13.05 Token/s
当然，为了考验它，以上的都是非常复杂的情况，依然有非常不错的表现。在实际日常的使用中，不管是办公党还是学生党，完全够用。
但是，为了更强的处理体验，让我不由得好奇华硕灵耀 14 2025 在 14B 模型下能跑得动吗？所以我也尝试了下，结果同样可以跑起来，不过思考时间和响应时间都有所增加，但依旧属于可以使用的范围。
而且相比 7B 模型有更强的计算和数据处理能力，能应对一些中等复杂程度的任务，前面五个问题的回答也更加的细致和全面了。
总体来说，华硕灵耀 14 2025 部署本地化 DeepSeek 可用程度还是相当的高，7B 的蒸馏模型使用体验非常不错，14B 的蒸馏模型也完全没问题，属于越阶挑战的水准，整体性能表现介于 RTX 4060Ti 和 RTX 4070 SUPER 之间。
❸ 集成 AI 工具
除了 DeepSeek 这种需要额外下载部署的大语言模型外，华硕灵耀 14 2025 还内置了其他的 AI 工具，比如「小硕知道」，它是华硕与智谱联合共创的 AIPC 智能助手，它既可以断网环境下，依靠英特尔第二代酷睿 Ultra 处理器的强大性能，进行本地端大模型推理，也可以在联网状态下使用。
可以看到在断网情况下使用小硕知道，GPU 使用量达到了 75% 左右，内存使用了 18GB 左右。而且支持文本生成、AI 识图、AI 绘画等诸多功能，可以满足日常的 AIGC 使用需求。
此外，相比于 DeepSeek、豆包、Kimi 这种第三方的 AI 工具，小硕知道最大的优势就是可以联动电脑交互，比如调节屏幕亮度、音量、网络等简单操作。
接下来就是「AI 摄像头」了，可以在视频中开启自动取景、眼神交流、背景模糊，开启之后，NPU 的使用率达到了 20% 左右。这种 AI 场景对于酷睿 Ultra 9 285H 的 13 TOPs 算力的 NPU 来说真就是小儿科了。
❹ AI 基准性能
我们再通过 Procyon 测试华硕灵耀 14 2025 的 Ultra 9 285H 的 AI 基准性能。首先是【AI 大语言模型测试】，选取了四款模型进行测试，结果如下：
「PHI 3.5」：861 分 丨 平均 TTFT 0.9s 丨 平均 OTS 26.1 tokens/s 丨 加载时间 10.22s
「MISTRAL 7B」：826 分 丨平均 TTFT 1.17s 丨 平均 OTS 17.48 tokens/s 丨 加载时间 9.66s
「LLAMA 3.1」：713 分 丨平均 TTFT 1.11s 丨 平均 OTS 13.88tokens/s 丨 加载时间 9.51s
「LLAMA 2」：721 分 丨平均 TTFT 2.25s 丨 平均 OTS 8.65 tokens/s 丨 加载时间 15.75s
其次，我使用了 MLPerf-机器学习基准测试，对比了官方测试 Meteor Lake 移动处理器数据，可以看到酷睿 Ultra 9 285H 在各个测试环节的延迟时间都更低，同时每秒处理的令牌数数值更高。
最后在【AI 文生图测试】中，在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(INT8)」场景中，测试会创建 1 批 512×512 分辨率的图像，每批次 8 幅，整机测试得分 2051 分，图像生成速度为15.234s/image，平均 UNET 速度 3.32it/s，总体消耗时间 121.874s。
在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(FP16)」场景中，测试会创建 4 批 512×512 分辨率的图像，每批次 16 幅，整机测试得分 329 分，图像生成速度为 18.967s/image，总体消耗时间 303.479s。
在「Procyon-Stable Diffusion XL(FP16)」场景中，测试会创建 1 批 1024×1024 分辨率的图像，每批次 16 幅，整机测试得分 346 分，图像生成速度为 109.232s/image，总体消耗时间 1731.714s。
二、华硕灵耀 14 2025 搭载英特尔酷睿 Ultra 9 285H 的性能表现
❶ CPU 理论性能
华硕灵耀 14 2025 搭载的是【英特尔®酷睿™ Ultra 9 285H 移动处理器】，隶属于「Arrow Lake-H」系列，基于台积电N3B 工艺制程。
酷睿 Ultra 9 285H 拥有 16 核心 16 线程，包括了 6 颗性能核(P-Cores/5.4GHz) + 8 颗能效核(E-Cores/4.5GHz) + 2 颗低功耗能效核(LP E-Cores/2.5GHz)，L2 缓存 8MB、L3 缓存 24MB，TDP 45W，最大可配置功耗为 115W，内存支持 LPDDR5x(8400MT/s) 。
首先测试的是 CPU-Z、CINEBENCH、GeekBench 系列，对比上一代 Ultra 9 185H，单核性能最高提升 28.5%，多核性能最高提升 26.3%。
「CPU-Z(全核)」：单核 811.3 分，多核 9119.1 分
「CPU-Z(P-Cores)」：单核 826.4 分，多核 4148.5 分
「CPU-Z(E-Cores)」：单核 730.1 分，多核 5539 分
「CPU-Z(LP E-Cores)」：单核 292.1 分，多核 587.6 分
「CINEBENCH R15」：单核 316cb，多核 2880cb
「CINEBENCH R20」：单核 804cb，多核 5987cb
「CINEBENCH R23」：单核 2044pts，多核 18063pts
「CINEBENCH 2024」：单核 126pts，多核 890pts
通过【CINEBENCH R15 连续测试结果】可以看到，Ultra 9 285H 移动处理器释放了 2156-2892cb 的性能区间，衰减率方面在 25.45%，我对比了此前灵耀 14 双屏上的 Ultra 9 185H 数据，发现华硕灵耀 14 2025 上的 Ultra 9 285H 的平均性能要比 Ultra 9 185H 强上 16.1%。
我也借助了一些专业软件来测试 Ultra 9 285H 移动处理器的性能表现，数据汇总如下所示：
「GeekBench 6」：单核性能 2929 分，多核性能 15659 分
「3DMark-CPU Profile」：单线程 1252 分，最大线程 9580 分
「V-Ray 6.0」：处理器 16592 分
「FritzChess Benchmark」：相对性能倍数 60.42，每秒千步 28999
「7 Zip 压缩测试」：压缩得分 95.798GIPS，解压缩 86.213GIPS，总分 91.0056GIPS
「Corona 1.3」：测试耗时 1 分 44 秒
「Blender Benchmark(CPU)」：Monster 场景得分 111.72、junkshop 场景得分 70.81、classroom 场景得分 44.27
「X264 FHD Benchmark(V1.0.1)」：耗时 32 秒，帧率 78.4fps
「X265 HD Benchmark(V0.1.4)」：平均耗时 21.44 秒，平均帧率 52.75fps
❷ GPU 理论性能
在 GPU 方面，华硕灵耀 14 2025 的显卡就是英特尔 Ultra 9 285H 处理器集成的「英特尔® Arc™ 140T GPU」，拥有 8 颗 X-core 核心，最大动态频率 2.35 GHz，GPU 峰值 77 TOPS，最大图形输出分辨率高达 7680 x 4320 @ 60Hz 或者 3840x2400 @ 120Hz，并且支持了 H.264、H.265、AV1 编解码功能。
通过「3DMark 测试」可以看到英特尔® Arc™ 140T GPU 在 Speed Way(DX12)场景测试中，显卡得分 762 分；在 Time Spy Extreme(DX12) 测试总分 2190 分，其中显卡得分 1979 分；在Fire Strike Ultra (DX11) 测试总分 2246 分，其中显卡得分 2148 分；在 Port Royal(光追)测试总分 1358分；在 NightRaid 场景测试中测试总分 31411 分，显卡得分 38686 分。
可以看到相比于第一代 Ultra 9 185H 的英特尔 Arc 核显(8 X-cores)，在 SpeedWay(DX12) 场景领先 37.79%，在 TimeSpy Extreme(DX12)场景领先 16.82%，FireStrike Ultra(DX11) 场景领先 8.38%，在光追场景领先 29.7%。
我也借助了一些专业显卡软件来测试英特尔 Arc 核显的渲染、建模性能表现，数据汇总如下所示：
「V-Ray 5.0.2」：GPU-CUDA 场景得分 279 vpaths
「V-Ray 6.0」：GPU 得分 729 vpaths
「GeekBench 6」：GPU-OpenCL 得分 41318 分
「Superposition」: 720P-LOW 12474 分、1080P-MEDIUM 5729 分、1080P-HIGH 4327 分。
「Blender Benchmark(GPU)」：Monster 场景得分 339.48，Junkshop 场景得分 188.34，classroom 场景得分 188.35
「SPEC viewperf 2020」：3dsmax-07 得分 23.46；catia-06 得分 20.67；creo-03 得分 30.09；energy-03 得分 6.68；maya-06 得分 97.92；medical-03 得分 15.42；snx-04 得分 5.6；solidworks-07 得分 40.60。
❸ 整机性能
整体性能方面，华硕灵耀 14 2025 在「PCMark10 EXTENDED」的基准测试场景中，总体得分 7392 分，基本功能得分 11078 分，生产力得分 9415 分，数位内容创作得分 11430 分，游戏得分 6770 分。「CrossMark」总分 1964 分，其中生产力得分 1782 分，创造性得分 2338 分，反应能力得分 1559 分。
在生产力场景测试中，我测试了 Office 2021 套件的「办公室生产力」，总分 5785 分，其中 Word 得分 8538 分，Excel 得分 3851 分，Power Point 得分 6660 分，Outlook 得分 4527 分。
在图片处理与视频剪辑的性能表现方面，我使用了 Procyon 进行了测试。在 Adobe Photoshop 和 Lightroom 的「Procyon 的照片编辑基准测试」的图像修饰分数拿到了 7683 分，批处理分数 5135 分，总分 6281 分。在「PugetBench for Photoshop」测试中，拿下了 7195 分。
在 Adobe Premiere Pro 的「Procyon 的视频编辑场景测试」，视频编辑导出分数为 4356 分。在「PugetBench for Premiere」和「PugetBench for Davinci」测试中，分别得到了 3590 分和 2404 分。
❹ 功耗发热
最后，我还对华硕灵耀 14 2025 进行了 30 分钟「AIDA64 单烤 FPU」，CPU 平均主频稳定在 2.3619GHz，CPU 封装功耗在 30.538W，温度在 75℃。在外壳温度方面，C 面最高温度为 36℃，位于 F9 和 F10 之间，D 面最高温度为 44.8℃，位于底部进风口。
「CPU 主频」：最高频率 5.3869GHz / 平均频率 2.3619GHz
「CPU 封装功耗」：最高功耗 63.016W / 平均功耗 30.538W
「CPU 发热」：最高温度 105℃ / 平均温度 75℃
「C 面 / D 面最高温度」：36℃ / 44.8℃
从发热情况来看，华硕灵耀 14 2025 功耗控制的相当出色，同时即使开启满载风扇设置，噪音量依旧非常低，这才是理想的轻薄本高负载体验。
三、华硕灵耀 14 2025 的外观设计与内部构造有何亮点？
❶ 外观设计
接下来，我们看看华硕灵耀 14 2025 的外观，灵耀 14 2025 延续了家族式的设计语言，一共有冰川银和夜空蓝两种，我上手的便是后者。
A 面拥有着偌大的“A”形 LOGO 的几何线条，左下角你还能看到 ASUS Zenbook 等字样，进一步提升了产品识别度。
接下来看看电脑的 B 面，通过 AIDA64 查询，可以看到华硕灵耀 14 2025 选用的是来自三星的 OLED 面板，具体型号为 ATNA40CU09(SDC419D)，分辨率达到了 2880×1800，PPI 达到了 234PPI。
其他参数方面，屏幕分辨率 2880×1800（16:10），像素密度达到了 234PPI 、刷新率达到 120Hz，支持 24-120Hz 的 VRR(可变刷新率) 。同时屏幕还拥有 100%P3 广色域、600nits HDR 峰值亮度、0.2ms 疾速响应速度、1000000:1 对比度。
在「屏幕素质」方面，华硕管家中提供了原生、sRGB、DCI-P3、Display P3 四种专业色域选项，通过爱色丽 i1 Display Pro Plus 搭配 DisplayCAL 3 校色之后检测后，可以看到原生色域选项的色域覆盖最广，sRGB 色域的色准表现最好。Display P3 选项和 DCI-P3 选项虽然在色域覆盖和色域容积数据上比较接近，但实际观感上，DCI-P3 白平衡偏绿，Display P3 偏洋红更讨好眼球，日常使用建议优先原生色域。
在「原生色域」下进一步测试，屏幕实测亮度 360.5nits（SDR），HDR 亮度超过 600nit。伽马曲线为 2.2 光度，白点为 6507K，同时对比度达到了无限标准，色准表现方面，平均 △E = 0.24，最大 △E 差值为 1.1，面板数据相当出色。
在屏幕的上边框部分，配备了「IR 人脸识别模组」，支持 Windows Hello 面部解锁。
摄像头方面，华硕灵耀14 2025 使用的是 1080P 的 3DNR 降噪摄像头，还通过物理按键关闭摄像头，安全性拉满。
在屏幕底部的边框上还可以看到 ASUS Zenbook 的字样，屏幕的转轴部分也支持 180° 的开合，可以契合各种使用场景需求。
然后我们来瞧瞧 C 面，华硕灵耀 14 2025 采用了全尺寸 ErgoSense 键盘，键帽也拥有 0.3mm 下凹弧度，契合人体工程学设计，而且它支持三档背光，可以满足各种环境照度的使用场景。
在键盘的左下角还可以看到英特尔酷睿 Ultra 9、英特尔 ARC 显卡、EVO 认证等信息的贴纸，右侧则是 Dolby Atmos 和 HDMI 贴纸。
在触控板区域，采用了一块 130mm×75mm 的 5.91 吋超大触控板，不仅如此，点击触控板右上角可以调出「华硕 NumberPad 数字键盘」，在一定程度上弥补了 14 吋小屏笔记本没有小键盘的遗憾。触控板右上角左上角的符号还可以实现虚拟数字键盘的二段式背光调节。
在「I/O 端口」方面，华硕灵耀 14 2025 配备了 2 个雷电 4(40Gbps)，1 个 USB-A(5Gbps)，音视频端口为 HDMI 2.1 TMDS× 1 和 3.5mm 二合一音频接口。
华硕灵耀 14 2025 的双雷电 4 端口的配置也是非常豪华，不论是接驳雷电 4 移动固态硬盘，还是一线连外接 4K 显示器都是相当方便的。
最后，在电脑的底部，可以看到上下各有一长两短的垫脚，可以起到防滑和支撑的作用。同时底部还有多个竖向的散热开孔，可以有效地提升散热效率。
❷ 内部构造
接下来我们来看看电脑的内部构造，卸下 7 颗六角螺丝搭配撬片就可以轻松开盖。电池占了大半的空间，顶部的左侧是硬盘主板，右侧是一个单热管单风扇的方案。
内存方面，通过 CPU-Z 检测可以看到它采用了 8 颗「镁光 LPDDR5 内存芯片」，型号为 MT62F2G32D4DS-023，单颗容量 4GB，频率为 7467MT/s，因为是板载所以无法升级，购买时需一步到位。就我日常的体验来说，32GB 绰绰有余。
硬盘方面，华硕灵耀 14 2025 搭载了「三星 PM9C1 固态硬盘」，硬盘容量为 1TB，传输模式为 PCIe 4.0 × 4，标准为 NVMe 2.0，固件版本为 KXJ72W1Q，健康状况良好，温度 46℃，顺序读写的最高性能分别达到在 5000MB/s 和 3500MB/s。
在无线性能方面，华硕灵耀 14 2025 集成了「英特尔 BE201 Wi-Fi 7 无线网卡」，支持 2.4GHz、5GHz 及 6GHz(320MHz) 三个频段，峰值带宽 5.8Gbps，支持 Wi-Fi 7 信号，集成了蓝牙 5.4。连接到我家的 Wi-Fi 7 小米万兆路由器后，可以看到协议开启了 802.11be，聚合链接速度达到了 2882Mbps，已经超过了 Wi-Fi 6 协议下的 2401Mbps 连接速度。
最后在电池方面，华硕灵耀 14 2025 配备了「75Whr 锂离子电池组」，使用 PCMark 的办公场景进行测试，测试前将电源模式设置为最佳能效、分辨率调节至 1920×1200、分辨率缩放 100%、屏幕刷新率调整为 60Hz、屏幕亮度降低至 40%，开启飞行模式。实测电量从 100% 降至 2%，续航达到了 12 小时 5 分钟，得分 5707 分。官方的测试结果达到了 18 小时，说明如果不是重度使用场景，还有挖掘潜力。
在充电补能方面，华硕灵耀 14 2025 配备了一个 65W（21V/3.25A）的电源适配器，实测前 58 分钟充电功耗稳定在 62W，然后进入涓流充电阶段，1 小时 58 分完成完整充电。
总体来说，华硕灵耀 14 2025 的外观设计延续了家族式的设计语言，具有极高的产品辨识度，凭借着精致的做工和出色的配置，非常契合其高端的产品定位。
四、如何评价华硕灵耀 14 2025 这款 AI 轻薄本？
经过本文的测评之后，我们来总结一下华硕灵耀 14 2025 这款 AI 轻薄本的使用体验。作为搭载了全新第二代英特尔酷睿 Ultra 移动处理器的笔记本，华硕灵耀 14 2025 很好的展现了 Ultra 9 285H 的性能优势，既有较强的代际提升，同时功耗控制也得以精进。
并且借助英特尔酷睿 Ultra 9 285H 高达 99 TOPS 的强大 AI 算力，我成功的在华硕灵耀 14 2025 的本地部署了 DeepSeek-R1:14B 模型，并且速率介于 RTX 4060 Ti 和 RTX 4070 SUPER，简直就是核显之力去撼动了 3000-5000 元价位独立显卡的 AI 生态位，让人不得不感慨下英特尔的 AI 实力。
当然，华硕灵耀 14 2025 还有如下【值得改进】之处，首先是本地集成的小硕知道，在系统交互体验方面还停留在初级阶段，复杂的系统设置无法响应，期待后续能够不断完善，同时加入快速唤醒机制。其次是电脑的表面还是略容易沾染指纹，猜测是夜空蓝的配色所致，介意的用户优先考虑冰川银配色。
最后，华硕灵耀 14 2025 定价 7499 元，可以享受 20% 的国补，下单直降 1500 元，仅需 5999 元即可入手，性价比可以说是相当高了。
分享到此结束，感谢大家的耐心观看，我是 Geek 研究僧，我们下期再见。