一、英特爾第二代酷睿 Ultra 移動處理器賦能，華碩靈耀 14 2025 部署 DeepSeek-R1 的步驟與體驗
【PS】：本文性能數據基於截至 2025 年 2 月的軟件版本測試結果。僅代表測試樣機的性能表現，不代表官方數據。如無特殊說明，測試環境默認為 20°C 的密閉空間，BIOS 版本為 UX3405CA.305，操作系統版本為Win11(24H2)、顯卡驅動版本為 32.0.101.6559，風扇設置為滿載、電源設置為高性能模式。
❶ 英特爾第二代酷睿 Ultra 系列移動處理器上市
在 2025 年 1 月 6 日的 CES 2025 國際消費電子展上，英特爾發佈了【第二代酷睿™ Ultra 處理器】。在移動端平臺，新處理器按照性能表現劃分出了 HX、H、U、V 四個系列，分別面向不同類型的筆記本產品。
「HX 系列（55W+）」：高性能遊戲本
「H 系列（28-45W）」：全能本 / 高性能輕薄本
「U 系列（10-28W）」：輕薄本
「V 系列（10-30W）」：低功耗輕薄本
其中，面向主力機型的酷睿 Ultra 200H 移動系列處理器在 2025 年一季度大批量上市，相信不少消費者也入手體驗了。從酷睿 Ultra 200H 移動系列處理器的基準性能來看，與前代 Meteor Lake - H 相比，單線程性能快約 17%，多線程性能快約 20%，在 GPU 方面，幀率提升 22%，算力也提升超過 2.5 倍。該核顯還內置矩陣引擎（Xe Matrix Extensions，XMX）支持英特爾深度學習加速（DL Boost）技術，通過特定的指令集和硬件優化，能夠顯著提升 AI 模型的訓練和推理速度，讓 AI 運算更加高效。
在 AI 性能方面，英特爾酷睿 Ultra 200H 移動處理器首次配備內置 NPU，顯著增強了 AI 加速能力。同時處理器擁有最高 99 TOPs 的整體算力，其中 GPU 提供 77 TOPs，NPU 提供 13 TOPs，CPU 提供 9 TOPs。目前已經支持多達 447 個 AI 功能並且數量還在不斷增加。
可以看出英特爾酷睿 Ultra 200H 系列移動處理器擁有不錯的代際提升，同時重點加碼 AI 算力。今天我們就來詳細測評一下該系列中的旗艦型號——【英特爾酷睿 Ultra 9 285H】。
本次測試的機型是【華碩靈耀 14 2025】，具體配置如下，相比於 2024 款主要是處理器的迭代，核心就是 AI 算力倍增。同時還增加虛擬數字小鍵盤，無線升級 Wi-Fi 7，系統還內置了“小碩知道”的智能助手，屬於查漏補缺的升級版本。
「型號」：華碩靈耀 14 2025(UX3405C)
「處理器」：英特爾酷睿 Ultra 9 285H(16 核心 / 16 線程，3.7GHz / 5.4GHz)
「顯卡」：英特爾 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 響應時間 / TÜV 萊茵硬件級低藍光、無頻閃認證 / SGS Eye Care 護眼認證
「內存」：32GB LPDDR5x 7467MT/s(板載內存)
「硬盤」：1TB M.2 PCIe 4.0 SSD
「鍵盤」：全尺寸 ErgoSense鍵盤 / 三檔背光
「攝像頭」：1080P(3DNR 降噪)/ IR 人臉識別
「網絡」：英特爾 BE201(Wi-Fi 7 / 320MHz)
「I / O端口」：雷電 4(40Gbps)× 2、USB-A(5Gbps)×1、HDMI 2.1 TMDS× 1、3.5mm 二合一音頻接口 × 1
「音頻」：立體聲揚聲器(Harman Kardon 大師音效 / 杜比全景聲 / Smart AMP)
「電池/適配器」：75WHr / 65W（21V / 3.25A）
「三圍/重量」：312mm×220mm×15.5mm / 1.19kg
❷ DeepSeek 部署與測試
我們首先就來看看有了英特爾酷睿 Ultra 9 285H 賦能，華碩靈耀 14 本地化部署 DeepSeek 的體驗。最近幾個月，DeepSeek 這款國運級的 AI 產品著實火了一把，它以 OpenAI 約 1/20 的訓練成本就實現了比肩 ChatGPT O1 的強大推理能力，更重要的是這是中國人自己的免費 AI 智能體。
奈何 DeepSeek 過於火爆，在官網上總會遇到“由於技術原因，聯網搜索暫不可用”、“服務器繁忙，請稍後再試”的問題。同時也有人提到，在線使用也會涉及到安全隱私問題，對於工作黨來說，藉助 AI 的力量處理一些涉及到隱私或者商業內容有很多的顧慮。所以不少小夥伴都開始嘗試本地化部署的方案。
有了離線模型之後，首先可以服務於「隱私敏感場景」，商務用戶可以放心地處理合同、財務報表、涉密資料等敏感文件，確保隱私安全。其次可以滿足「離線與低延遲需求」，在弱網甚至無網環境下，也可以實現離線 AI 作業，可以保障偏遠地區或應急場景需求。最後，離線模型還支持「個性化定製優勢」，用戶可以基於本地數據訓練模型，比如機器學習、語音助手、圖像識別、文風創意等。
本地化部署雖然優勢很多，但也特別吃顯存和內存，普通消費者僅能部署 DeepSeek-R1-671B 的蒸餾模型。從下方的 AI 算力表，16GB 的 RTX 4060 Ti 都是不夠看的，對核顯來說也面臨同樣的挑戰。（注：B 代表的是“Billion”，用於表示模型的參數量）
但是今年英特爾酷睿 Ultra 200H 系列移動處理器的亮相，讓華碩靈耀 14 2025 能憑藉其高達 99 TOPS 的本地算力與便攜特性，成為 DeepSeek 本地化 AI 部署的理想載體。可以在離線環境下流暢運行 AI 模型，為隱私敏感場景提供終端側解決方案。而且部署的並不是 1.5B 這種的低配參數量模型。因為該系列的強大核顯，能夠動態地從系統內存中劃分一部分空間作為顯存，所以顯存就不會是筆記本的瓶頸了。
我主要通過 Ollama 的軟件進行了一鍵式部署。之前網上有很多繁瑣的搭建步驟，對於小白來說實在門檻太高，但是現在是一鍵安裝，易用性得到巨大提升。目前已經在魔搭社區放出了英特爾專屬優化版的 ollama 版本，體驗更好。下載解壓之後會得到一個文件夾，雙擊「start-ollama.bat」即可啟動服務。
然後打開 Windows 的命令提示符啟動，輸入「cd：文件夾位置」，文件夾位置可以點擊菜單的頂部直接複製。
當索引到該文文件夾時，輸入「ollama run deepseek-r1:7b」，就可以從 Ollama 拉取 DeepSeek-R1:7B 模型了，之所以選擇 7B 是基於英特爾 Arc 140T GPU 的 16GB 顯存考慮。
下載完成之後，打開一個新的命令提示符，再次定位到程序文件夾，並輸入「ollama run deepseek-r1:7b --verbose」就可以直接訪問模型進行問答互動了。
之所以要在命令行末尾加上「--verbose」，是因為這樣在回答結束後，就能夠顯示當前模型回答問題的耗時、延遲、速率等參數信息，便於掌握性能數據。可以看到我提問「你是誰？」，DeepSeek 迅速回答，整體速率達到了 15.39 token/s。
可能有的小夥伴覺得不太美觀，解決辦法就是套個外殼，就能實現圖形化的回答界面。我選擇的是 Chatbox AI 智能助手。
下載安裝完成之後打開 Chatbox，選擇「使用自己的 API Key 或本地模型」。
在設置中（或直接彈出窗⼝），選擇使⽤⾃⼰的 API Key 或本地模型，然後選擇 OLLAMA API 後⼀般會⾃動添加域名；如未添加可將API域名設置為 https://127.0.0.1:11431。
保存之後就可以開始使⽤了，這種圖形界面是不是美觀太多了，更加符合我們的交互習慣。
可以看到 DeepSeek-R1:7B 模型在回答過程中，GPU 的佔用基本是 90% 左右，同時內存佔用 20GB，負載直接拉滿。
我特意選擇了 5 個問題來測試 AI 的性能表現，其中包含複雜邏輯推理、多領域知識融合與應用、文學作品深度分析與創作、複雜數學問題求解與證明、複雜場景下的策略規劃。大家可以自行復制到模型中進行測試。
【試題一】：複雜邏輯推理
假設有一個神秘的島嶼，島上住著兩種人：騎士和騙子。騎士總是說實話，騙子總是說謊話。你遇到了三個人，分別是A、B和C。A說：“B和C是同一種人。”B說：“我是騎士，但C是騙子。”請根據這些信息，通過嚴密的邏輯推理判斷A、B、C分別是什麼人，並詳細闡述推理過程。同時，假設你又遇到了第四個人D，D說：“A和我是同一種人。”基於前面的推理結果，進一步分析D是騎士還是騙子，並說明推理依據。
【試題二】：多領域知識融合與應用
在一個虛構的情境中，你需要設計一個可持續發展的未來城市。該城市要考慮以下多方面因素：
環境科學：如何利用可再生能源（如太陽能、風能、水能）滿足城市80%以上的能源需求，同時通過合理的城市規劃（如綠色建築、植被覆蓋、水資源循環利用系統）將城市的碳排放量降低至當前水平的50%以下。
社會學：設計一個公平且高效的社會福利體系，確保不同收入階層、年齡群體和職業的居民都能獲得優質的教育、醫療和住房資源。同時，規劃多樣化的社區活動空間，促進居民之間的社交互動，增強社區凝聚力。
經濟學：構建一個以創新驅動的經濟發展模式，吸引高科技企業入駐，創造大量高附加值的就業崗位。通過制定合理的稅收政策和金融扶持措施，促進本地中小企業的發展，保持城市經濟的穩定增長，且通貨膨脹率控制在2% - 3%之間。
交通工程：設計一套智能交通系統，整合公共交通（地鐵、公交、輕軌）、自動駕駛車輛和非機動車道，實現城市交通的高效運行，將居民的平均通勤時間縮短至30分鐘以內，同時減少交通擁堵和尾氣排放。
請詳細描述你的設計方案，包括各個領域具體的實施策略、技術應用以及它們之間如何相互協同，以實現可持續發展的未來城市目標。
【試題三】：文學作品深度分析與創作
閱讀英國作家約瑟夫·康拉德（Joseph Conrad）的小說《黑暗的心》（*Heart of Darkness*），從以下幾個方面進行深度分析：
主題挖掘：闡述小說中所探討的關於人性、文明與野蠻、殖民主義等主題，分析這些主題是如何通過故事情節、人物塑造和環境描寫展現出來的。
敘事結構：剖析小說獨特的敘事結構，包括多重視角的運用（如馬洛的敘述視角以及其他人物視角的穿插），這種敘事方式對故事的講述和讀者理解產生了怎樣的影響。
象徵意義：解讀小說中重要元素的象徵意義，如“黑暗”這一意象在不同層面（地理環境、人物內心、社會現象等）所代表的含義，以及“象牙”在小說中的象徵作用及其與主題的關聯。
基於對《黑暗的心》的分析，以現代社會為背景，創作一篇短篇小說，借鑑康拉德的寫作風格，探討一個類似的深刻主題，如科技發展對人性的影響或全球化背景下的文化衝突。要求小說情節完整，人物形象鮮明，能夠通過巧妙的敘事和象徵手法傳達主題思想，字數在1500 - 2000字之間。
【試題四】：複雜數學問題求解與證明
考慮一個複雜函數 f (x)，它是這樣構成的：把 n 從 1 到無窮大，sin (nx) 除以 n 的三次方，然後把這些結果都加起來 ，這裡 x 的取值範圍是從負 π 到正 π。
首先，證明這個函數對應的級數在給定區間上一致收斂。
然後，計算 f (x) 的二階導數 f''(x) ，並說明求導過程中所依據的數學定理和規則。
最後，利用 f (x) 的性質，求解積分：在負 π 到正 π 這個區間上，對 xf (x) 進行積分 ，詳細展示求解步驟。
假設有一個三維空間中的多面體，它的頂點座標分別是 V₁（x₁，y₁，z₁），V₂（x₂，y₂，z₂），…… ，Vₙ（xₙ，yₙ，zₙ）。
設計一種算法來計算該多面體的體積，並使用偽代碼描述該算法的實現步驟。
分析該算法的時間複雜度和空間複雜度，並證明對於任意凸多面體，該算法都能正確計算其體積。
【試題五】：複雜場景下的策略規劃
假設你是一家跨國科技公司的戰略規劃師，公司主要業務涵蓋智能手機、智能家居設備和雲計算服務。當前公司面臨以下複雜情況：
市場競爭：在智能手機市場，競爭對手不斷推出具有創新性功能的產品，導致公司手機市場份額在過去一年下降了15%。在智能家居領域，新興企業憑藉低價策略迅速搶佔市場，公司產品的市場認可度受到挑戰。雲計算服務方面，行業巨頭通過大規模基礎設施建設和價格戰，擠壓公司的市場空間。
技術發展：5G技術的快速普及為智能手機和智能家居帶來了新的發展機遇，但同時也對公司的技術研發能力提出了更高要求。人工智能和物聯網技術的融合趨勢日益明顯，公司需要在這些領域加大研發投入，以保持技術領先地位。
內部管理：公司內部不同業務部門之間存在溝通不暢、協作效率低下的問題，導致新產品研發週期延長，無法及時響應市場需求。此外，公司的人才流失率在過去半年內上升了10%，尤其是核心技術人才和市場營銷人才的流失，對公司業務發展造成了較大影響。
請制定一份全面的公司發展戰略規劃，包括短期（1 - 2年）、中期（3 - 5年）和長期（5 - 10年）的目標和策略。針對市場競爭、技術發展和內部管理等方面的問題，提出具體的應對措施，如產品創新策略、市場拓展策略、技術研發規劃、組織架構優化方案和人才管理策略等。同時，分析每個策略可能面臨的風險，並提出相應的風險應對預案。要求戰略規劃具有系統性、前瞻性和可操作性，字數在2000 - 3000字之間。
可以看到華碩靈耀 14 2025 在 DeepSeek-R1:7B 模型下的思考時間、響應速度都是非常不錯的。
「複雜邏輯推理」：總耗時 3 分 38 秒、加載耗時 17 毫秒、整體速率 14.24 Token/s
「多領域知識融合與應用」：總耗時 1 分 17 秒、加載耗時 21 毫秒、整體評估速率 14.75 Token/s
「文學作品深度分析與創作」：總耗時 2 分 26 秒、加載耗時 16 毫秒、整體評估速率 14.22 Token/s
「複雜數學問題求解與證明」：總耗時 3 分 11 秒、加載耗時 22 毫秒、整體評估速率 13.58 Token/s
「複雜場景下的策略規劃」：總耗時 1 分 55 秒、加載耗時 15 毫秒、整體評估速率 13.05 Token/s
當然，為了考驗它，以上的都是非常複雜的情況，依然有非常不錯的表現。在實際日常的使用中，不管是辦公黨還是學生黨，完全夠用。
但是，為了更強的處理體驗，讓我不由得好奇華碩靈耀 14 2025 在 14B 模型下能跑得動嗎？所以我也嘗試了下，結果同樣可以跑起來，不過思考時間和響應時間都有所增加，但依舊屬於可以使用的範圍。
而且相比 7B 模型有更強的計算和數據處理能力，能應對一些中等複雜程度的任務，前面五個問題的回答也更加的細緻和全面了。
總體來說，華碩靈耀 14 2025 部署本地化 DeepSeek 可用程度還是相當的高，7B 的蒸餾模型使用體驗非常不錯，14B 的蒸餾模型也完全沒問題，屬於越階挑戰的水準，整體性能表現介於 RTX 4060Ti 和 RTX 4070 SUPER 之間。
❸ 集成 AI 工具
除了 DeepSeek 這種需要額外下載部署的大語言模型外，華碩靈耀 14 2025 還內置了其他的 AI 工具，比如「小碩知道」，它是華碩與智譜聯合共創的 AIPC 智能助手，它既可以斷網環境下，依靠英特爾第二代酷睿 Ultra 處理器的強大性能，進行本地端大模型推理，也可以在聯網狀態下使用。
可以看到在斷網情況下使用小碩知道，GPU 使用量達到了 75% 左右，內存使用了 18GB 左右。而且支持文本生成、AI 識圖、AI 繪畫等諸多功能，可以滿足日常的 AIGC 使用需求。
此外，相比於 DeepSeek、豆包、Kimi 這種第三方的 AI 工具，小碩知道最大的優勢就是可以聯動電腦交互，比如調節屏幕亮度、音量、網絡等簡單操作。
接下來就是「AI 攝像頭」了，可以在視頻中開啟自動取景、眼神交流、背景模糊，開啟之後，NPU 的使用率達到了 20% 左右。這種 AI 場景對於酷睿 Ultra 9 285H 的 13 TOPs 算力的 NPU 來說真就是小兒科了。
❹ AI 基準性能
我們再通過 Procyon 測試華碩靈耀 14 2025 的 Ultra 9 285H 的 AI 基準性能。首先是【AI 大語言模型測試】，選取了四款模型進行測試，結果如下：
「PHI 3.5」：861 分 丨 平均 TTFT 0.9s 丨 平均 OTS 26.1 tokens/s 丨 加載時間 10.22s
「MISTRAL 7B」：826 分 丨平均 TTFT 1.17s 丨 平均 OTS 17.48 tokens/s 丨 加載時間 9.66s
「LLAMA 3.1」：713 分 丨平均 TTFT 1.11s 丨 平均 OTS 13.88tokens/s 丨 加載時間 9.51s
「LLAMA 2」：721 分 丨平均 TTFT 2.25s 丨 平均 OTS 8.65 tokens/s 丨 加載時間 15.75s
其次，我使用了 MLPerf-機器學習基準測試，對比了官方測試 Meteor Lake 移動處理器數據，可以看到酷睿 Ultra 9 285H 在各個測試環節的延遲時間都更低，同時每秒處理的令牌數數值更高。
最後在【AI 文生圖測試】中，在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(INT8)」場景中，測試會創建 1 批 512×512 分辨率的圖像，每批次 8 幅，整機測試得分 2051 分，圖像生成速度為15.234s/image，平均 UNET 速度 3.32it/s，總體消耗時間 121.874s。
在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(FP16)」場景中，測試會創建 4 批 512×512 分辨率的圖像，每批次 16 幅，整機測試得分 329 分，圖像生成速度為 18.967s/image，總體消耗時間 303.479s。
在「Procyon-Stable Diffusion XL(FP16)」場景中，測試會創建 1 批 1024×1024 分辨率的圖像，每批次 16 幅，整機測試得分 346 分，圖像生成速度為 109.232s/image，總體消耗時間 1731.714s。
二、華碩靈耀 14 2025 搭載英特爾酷睿 Ultra 9 285H 的性能表現
❶ CPU 理論性能
華碩靈耀 14 2025 搭載的是【英特爾®酷睿™ Ultra 9 285H 移動處理器】，隸屬於「Arrow Lake-H」系列，基於臺積電N3B 工藝製程。
酷睿 Ultra 9 285H 擁有 16 核心 16 線程，包括了 6 顆性能核(P-Cores/5.4GHz) + 8 顆能效核(E-Cores/4.5GHz) + 2 顆低功耗能效核(LP E-Cores/2.5GHz)，L2 緩存 8MB、L3 緩存 24MB，TDP 45W，最大可配置功耗為 115W，內存支持 LPDDR5x(8400MT/s) 。
首先測試的是 CPU-Z、CINEBENCH、GeekBench 系列，對比上一代 Ultra 9 185H，單核性能最高提升 28.5%，多核性能最高提升 26.3%。
「CPU-Z(全核)」：單核 811.3 分，多核 9119.1 分
「CPU-Z(P-Cores)」：單核 826.4 分，多核 4148.5 分
「CPU-Z(E-Cores)」：單核 730.1 分，多核 5539 分
「CPU-Z(LP E-Cores)」：單核 292.1 分，多核 587.6 分
「CINEBENCH R15」：單核 316cb，多核 2880cb
「CINEBENCH R20」：單核 804cb，多核 5987cb
「CINEBENCH R23」：單核 2044pts，多核 18063pts
「CINEBENCH 2024」：單核 126pts，多核 890pts
通過【CINEBENCH R15 連續測試結果】可以看到，Ultra 9 285H 移動處理器釋放了 2156-2892cb 的性能區間，衰減率方面在 25.45%，我對比了此前靈耀 14 雙屏上的 Ultra 9 185H 數據，發現華碩靈耀 14 2025 上的 Ultra 9 285H 的平均性能要比 Ultra 9 185H 強上 16.1%。
我也藉助了一些專業軟件來測試 Ultra 9 285H 移動處理器的性能表現，數據彙總如下所示：
「GeekBench 6」：單核性能 2929 分，多核性能 15659 分
「3DMark-CPU Profile」：單線程 1252 分，最大線程 9580 分
「V-Ray 6.0」：處理器 16592 分
「FritzChess Benchmark」：相對性能倍數 60.42，每秒千步 28999
「7 Zip 壓縮測試」：壓縮得分 95.798GIPS，解壓縮 86.213GIPS，總分 91.0056GIPS
「Corona 1.3」：測試耗時 1 分 44 秒
「Blender Benchmark(CPU)」：Monster 場景得分 111.72、junkshop 場景得分 70.81、classroom 場景得分 44.27
「X264 FHD Benchmark(V1.0.1)」：耗時 32 秒，幀率 78.4fps
「X265 HD Benchmark(V0.1.4)」：平均耗時 21.44 秒，平均幀率 52.75fps
❷ GPU 理論性能
在 GPU 方面，華碩靈耀 14 2025 的顯卡就是英特爾 Ultra 9 285H 處理器集成的「英特爾® Arc™ 140T GPU」，擁有 8 顆 X-core 核心，最大動態頻率 2.35 GHz，GPU 峰值 77 TOPS，最大圖形輸出分辨率高達 7680 x 4320 @ 60Hz 或者 3840x2400 @ 120Hz，並且支持了 H.264、H.265、AV1 編解碼功能。
通過「3DMark 測試」可以看到英特爾® Arc™ 140T GPU 在 Speed Way(DX12)場景測試中，顯卡得分 762 分；在 Time Spy Extreme(DX12) 測試總分 2190 分，其中顯卡得分 1979 分；在Fire Strike Ultra (DX11) 測試總分 2246 分，其中顯卡得分 2148 分；在 Port Royal(光追)測試總分 1358分；在 NightRaid 場景測試中測試總分 31411 分，顯卡得分 38686 分。
可以看到相比於第一代 Ultra 9 185H 的英特爾 Arc 核顯(8 X-cores)，在 SpeedWay(DX12) 場景領先 37.79%，在 TimeSpy Extreme(DX12)場景領先 16.82%，FireStrike Ultra(DX11) 場景領先 8.38%，在光追場景領先 29.7%。
我也藉助了一些專業顯卡軟件來測試英特爾 Arc 核顯的渲染、建模性能表現，數據彙總如下所示：
「V-Ray 5.0.2」：GPU-CUDA 場景得分 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 場景得分 339.48，Junkshop 場景得分 188.34，classroom 場景得分 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 整機性能
整體性能方面，華碩靈耀 14 2025 在「PCMark10 EXTENDED」的基準測試場景中，總體得分 7392 分，基本功能得分 11078 分，生產力得分 9415 分，數位內容創作得分 11430 分，遊戲得分 6770 分。「CrossMark」總分 1964 分，其中生產力得分 1782 分，創造性得分 2338 分，反應能力得分 1559 分。
在生產力場景測試中，我測試了 Office 2021 套件的「辦公室生產力」，總分 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。
在圖片處理與視頻剪輯的性能表現方面，我使用了 Procyon 進行了測試。在 Adobe Photoshop 和 Lightroom 的「Procyon 的照片編輯基準測試」的圖像修飾分數拿到了 7683 分，批處理分數 5135 分，總分 6281 分。在「PugetBench for Photoshop」測試中，拿下了 7195 分。
在 Adobe Premiere Pro 的「Procyon 的視頻編輯場景測試」，視頻編輯導出分數為 4356 分。在「PugetBench for Premiere」和「PugetBench for Davinci」測試中，分別得到了 3590 分和 2404 分。
❹ 功耗發熱
最後，我還對華碩靈耀 14 2025 進行了 30 分鐘「AIDA64 單烤 FPU」，CPU 平均主頻穩定在 2.3619GHz，CPU 封裝功耗在 30.538W，溫度在 75℃。在外殼溫度方面，C 面最高溫度為 36℃，位於 F9 和 F10 之間，D 面最高溫度為 44.8℃，位於底部進風口。
「CPU 主頻」：最高頻率 5.3869GHz / 平均頻率 2.3619GHz
「CPU 封裝功耗」：最高功耗 63.016W / 平均功耗 30.538W
「CPU 發熱」：最高溫度 105℃ / 平均溫度 75℃
「C 面 / D 面最高溫度」：36℃ / 44.8℃
從發熱情況來看，華碩靈耀 14 2025 功耗控制的相當出色，同時即使開啟滿載風扇設置，噪音量依舊非常低，這才是理想的輕薄本高負載體驗。
三、華碩靈耀 14 2025 的外觀設計與內部構造有何亮點？
❶ 外觀設計
接下來，我們看看華碩靈耀 14 2025 的外觀，靈耀 14 2025 延續了家族式的設計語言，一共有冰川銀和夜空藍兩種，我上手的便是後者。
A 面擁有著偌大的“A”形 LOGO 的幾何線條，左下角你還能看到 ASUS Zenbook 等字樣，進一步提升了產品識別度。
接下來看看電腦的 B 面，通過 AIDA64 查詢，可以看到華碩靈耀 14 2025 選用的是來自三星的 OLED 面板，具體型號為 ATNA40CU09(SDC419D)，分辨率達到了 2880×1800，PPI 達到了 234PPI。
其他參數方面，屏幕分辨率 2880×1800（16:10），像素密度達到了 234PPI 、刷新率達到 120Hz，支持 24-120Hz 的 VRR(可變刷新率) 。同時屏幕還擁有 100%P3 廣色域、600nits HDR 峰值亮度、0.2ms 疾速響應速度、1000000:1 對比度。
在「屏幕素質」方面，華碩管家中提供了原生、sRGB、DCI-P3、Display P3 四種專業色域選項，通過愛色麗 i1 Display Pro Plus 搭配 DisplayCAL 3 校色之後檢測後，可以看到原生色域選項的色域覆蓋最廣，sRGB 色域的色準表現最好。Display P3 選項和 DCI-P3 選項雖然在色域覆蓋和色域容積數據上比較接近，但實際觀感上，DCI-P3 白平衡偏綠，Display P3 偏洋紅更討好眼球，日常使用建議優先原生色域。
在「原生色域」下進一步測試，屏幕實測亮度 360.5nits（SDR），HDR 亮度超過 600nit。伽馬曲線為 2.2 光度，白點為 6507K，同時對比度達到了無限標準，色準表現方面，平均 △E = 0.24，最大 △E 差值為 1.1，面板數據相當出色。
在屏幕的上邊框部分，配備了「IR 人臉識別模組」，支持 Windows Hello 面部解鎖。
攝像頭方面，華碩靈耀14 2025 使用的是 1080P 的 3DNR 降噪攝像頭，還通過物理按鍵關閉攝像頭，安全性拉滿。
在屏幕底部的邊框上還可以看到 ASUS Zenbook 的字樣，屏幕的轉軸部分也支持 180° 的開合，可以契合各種使用場景需求。
然後我們來瞧瞧 C 面，華碩靈耀 14 2025 採用了全尺寸 ErgoSense 鍵盤，鍵帽也擁有 0.3mm 下凹弧度，契合人體工程學設計，而且它支持三檔背光，可以滿足各種環境照度的使用場景。
在鍵盤的左下角還可以看到英特爾酷睿 Ultra 9、英特爾 ARC 顯卡、EVO 認證等信息的貼紙，右側則是 Dolby Atmos 和 HDMI 貼紙。
在觸控板區域，採用了一塊 130mm×75mm 的 5.91 吋超大觸控板，不僅如此，點擊觸控板右上角可以調出「華碩 NumberPad 數字鍵盤」，在一定程度上彌補了 14 吋小屏筆記本沒有小鍵盤的遺憾。觸控板右上角左上角的符號還可以實現虛擬數字鍵盤的二段式背光調節。
在「I/O 端口」方面，華碩靈耀 14 2025 配備了 2 個雷電 4(40Gbps)，1 個 USB-A(5Gbps)，音視頻端口為 HDMI 2.1 TMDS× 1 和 3.5mm 二合一音頻接口。
華碩靈耀 14 2025 的雙雷電 4 端口的配置也是非常豪華，不論是接駁雷電 4 移動固態硬盤，還是一線連外接 4K 顯示器都是相當方便的。
最後，在電腦的底部，可以看到上下各有一長兩短的墊腳，可以起到防滑和支撐的作用。同時底部還有多個豎向的散熱開孔，可以有效地提升散熱效率。
❷ 內部構造
接下來我們來看看電腦的內部構造，卸下 7 顆六角螺絲搭配撬片就可以輕鬆開蓋。電池佔了大半的空間，頂部的左側是硬盤主板，右側是一個單熱管單風扇的方案。
內存方面，通過 CPU-Z 檢測可以看到它採用了 8 顆「鎂光 LPDDR5 內存芯片」，型號為 MT62F2G32D4DS-023，單顆容量 4GB，頻率為 7467MT/s，因為是板載所以無法升級，購買時需一步到位。就我日常的體驗來說，32GB 綽綽有餘。
硬盤方面，華碩靈耀 14 2025 搭載了「三星 PM9C1 固態硬盤」，硬盤容量為 1TB，傳輸模式為 PCIe 4.0 × 4，標準為 NVMe 2.0，固件版本為 KXJ72W1Q，健康狀況良好，溫度 46℃，順序讀寫的最高性能分別達到在 5000MB/s 和 3500MB/s。
在無線性能方面，華碩靈耀 14 2025 集成了「英特爾 BE201 Wi-Fi 7 無線網卡」，支持 2.4GHz、5GHz 及 6GHz(320MHz) 三個頻段，峰值帶寬 5.8Gbps，支持 Wi-Fi 7 信號，集成了藍牙 5.4。連接到我家的 Wi-Fi 7 小米萬兆路由器後，可以看到協議開啟了 802.11be，聚合鏈接速度達到了 2882Mbps，已經超過了 Wi-Fi 6 協議下的 2401Mbps 連接速度。
最後在電池方面，華碩靈耀 14 2025 配備了「75Whr 鋰離子電池組」，使用 PCMark 的辦公場景進行測試，測試前將電源模式設置為最佳能效、分辨率調節至 1920×1200、分辨率縮放 100%、屏幕刷新率調整為 60Hz、屏幕亮度降低至 40%，開啟飛行模式。實測電量從 100% 降至 2%，續航達到了 12 小時 5 分鐘，得分 5707 分。官方的測試結果達到了 18 小時，說明如果不是重度使用場景，還有挖掘潛力。
在充電補能方面，華碩靈耀 14 2025 配備了一個 65W（21V/3.25A）的電源適配器，實測前 58 分鐘充電功耗穩定在 62W，然後進入涓流充電階段，1 小時 58 分完成完整充電。
總體來說，華碩靈耀 14 2025 的外觀設計延續了家族式的設計語言，具有極高的產品辨識度，憑藉著精緻的做工和出色的配置，非常契合其高端的產品定位。
四、如何評價華碩靈耀 14 2025 這款 AI 輕薄本？
經過本文的測評之後，我們來總結一下華碩靈耀 14 2025 這款 AI 輕薄本的使用體驗。作為搭載了全新第二代英特爾酷睿 Ultra 移動處理器的筆記本，華碩靈耀 14 2025 很好的展現了 Ultra 9 285H 的性能優勢，既有較強的代際提升，同時功耗控制也得以精進。
並且藉助英特爾酷睿 Ultra 9 285H 高達 99 TOPS 的強大 AI 算力，我成功的在華碩靈耀 14 2025 的本地部署了 DeepSeek-R1:14B 模型，並且速率介於 RTX 4060 Ti 和 RTX 4070 SUPER，簡直就是核顯之力去撼動了 3000-5000 元價位獨立顯卡的 AI 生態位，讓人不得不感慨下英特爾的 AI 實力。
當然，華碩靈耀 14 2025 還有如下【值得改進】之處，首先是本地集成的小碩知道，在系統交互體驗方面還停留在初級階段，複雜的系統設置無法響應，期待後續能夠不斷完善，同時加入快速喚醒機制。其次是電腦的表面還是略容易沾染指紋，猜測是夜空藍的配色所致，介意的用戶優先考慮冰川銀配色。
最後，華碩靈耀 14 2025 定價 7499 元，可以享受 20% 的國補，下單直降 1500 元，僅需 5999 元即可入手，性價比可以說是相當高了。
分享到此結束，感謝大家的耐心觀看，我是 Geek 研究僧，我們下期再見。