StorageReview maß beim ThinkPad P1 Gen 9 in der getesteten Ausstattung starke Mehrkernwerte und hohe Durchsatzraten bei zwei kleinen KI-Modellen. Die 8-GB-Grafikkarte stellte für größere Modelltests jedoch zu wenig nutzbaren Grafikspeicher bereit. Für CPU-intensive Arbeit und die getesteten kleinen Modelle ist das Ergebnis vielversprechend; die KI-Werte gelten nicht pauschal für jede P1-Konfiguration oder jedes Modell.
Welche Konfiguration wurde getestet?
StorageReview testete das ThinkPad P1 Gen 9 mit der SKU 21UE000XUS: Intel Core Ultra 9 386H, 64 GB LPCAMM2-Arbeitsspeicher, 2-TB-PCIe-5.0-SSD, NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell mit 50 W und ein 16-Zoll-IPS-Display mit 3.840 × 2.400 Pixeln. Der Test lief am Stromnetz mit Windows „Best performance“ und Lenovos „Ultra Performance“-Modus.
Die deutsche Händlerkonfiguration ist eine andere: OK2.de führt die SKU 21UE0006GE mit Core Ultra 7 356H, RTX PRO 2000, 64 GB LPCAMM2, 1-TB-PCIe-5.0-SSD und einem IPS-Display mit 1.920 × 1.200 Pixeln. Der Händler nennt außerdem Windows 11 Pro auf Deutsch und eine dreijährige Premier-Vor-Ort-Garantie. Die Benchmarkwerte des getesteten 21UE000XUS lassen sich nicht auf diese Ausstattung übertragen.
Auch Tech Deals beschreibt eine separate Ausführung mit Core Ultra X7 368H, 32 GB RAM und 1-TB-SSD.
Wie schnell ist die getestete CPU?
Im Cinebench-2026-Mehrkerntest erreichte das P1 5.083 Punkte. Beim vollständigen LLVM-21.1.4-Build benötigte es 309,1 Sekunden. In StorageReviews Vergleich lag das P1 bei beiden Messungen vor dem Dell Pro Max 14 Premium mit Core Ultra 9 285H: Das Dell erreichte 4.292 Cinebench-Punkte und brauchte 393,9 Sekunden für den Build.
| Test | ThinkPad P1 Gen 9, 21UE000XUS, Core Ultra 9 386H, RTX PRO 2000 mit 50 W | Dell Pro Max 14 Premium, Core Ultra 9 285H, RTX PRO 2000 mit 47 W |
| Cinebench 2026, Mehrkernpunkte | 5.083 | 4.292 |
| LLVM 21.1.4, vollständiger Build in Sekunden | 309,1 | 393,9 |
| Llama 3.1 8B, Tokens pro Sekunde | 64,8 | 54,7 |
| Phi-4-mini, Tokens pro Sekunde | 111,9 | 88,0 |
Die Tabelle vergleicht die Ergebnisse der jeweiligen Gesamtsysteme. Beide nutzen eine RTX PRO 2000, aber mit unterschiedlicher Leistungsaufnahme: 50 W im P1 und 47 W im Dell. Daraus lässt sich kein isolierter Vorteil der GPU ableiten.
Was zeigen die KI-Tests über größere Modelle?
In StorageReviews MLPerf-Client-v2.0-Test erreichte die P1-Konfiguration 64,8 Tokens pro Sekunde bei Llama 3.1 8B und 111,9 bei Phi-4-mini. Tokens pro Sekunde geben an, wie viele Textabschnitte das Modell in einer Sekunde erzeugt. Beide Tests liefen mit den jeweiligen Benchmarks-Einstellungen.
Bei der getesteten RTX PRO 2000 standen laut StorageReview 7,7 GB nutzbarer Grafikspeicher zur Verfügung. Die Modelllade- und Coding-Agent-Tests begannen mit gpt-oss:20b und benötigten dafür rund 16 GB. Diese größeren Teststufen liefen deshalb auf dem P1 nicht. Das Ergebnis grenzt die Aussage ein: Die getesteten 8B-Modelle liefen, doch daraus folgt nicht, dass beliebige Modelle oder Kontexte dieser Größe passen.
Für welche Aufgaben spricht das Ergebnis?
Wer vor allem CPU-intensive Mehrkernarbeit erledigt, bekommt mit der getesteten Ausstattung überzeugende Vergleichswerte: Das zeigen der Cinebench-Wert und die kürzere Build-Zeit gegenüber dem Dell-System im selben Test. Auch für die beiden geprüften kleinen KI-Modelle liegen konkrete Durchsatzwerte vor.
Wer größere Modelle lokal laden oder Coding-Agent-Tests dieser Größenordnung ausführen möchte, sollte die verfügbare GPU-Speicherkapazität als entscheidendes Kriterium behandeln. Die 7,7 GB der getesteten RTX PRO 2000 reichten für die rund 16 GB benötigenden Teststufen nicht aus; die Ergebnisse belegen aber keine pauschale Grenze für jede andere P1-Gen-9-Konfiguration.
