La tienda de ASUS Singapur mostraba el 31 de octubre de 2026 el ProArt P16 H7607BA-SR409W de 64 GB por S$7.499, con GST incluido. Figuraba temporalmente sin existencias, aunque aceptaba pedidos en espera con entrega indicada para el 19 de noviembre. Por separado, DANAMIC publicó resultados de pruebas breves de Qwen2.5-7B, SDXL y Wan 2.1 ejecutadas con corriente.
En este artículo
- La ficha de Singapur y sus fechas
- Qué cargas de IA local ejecutó DANAMIC
- Resultados reportados
- El alcance de las mediciones
La ficha de Singapur y sus fechas
La ficha de ASUS asociaba el SKU H7607BA-SR409W con un procesador NVIDIA RTX Spark N1X de 20 núcleos, una GPU NVIDIA Blackwell de 6.144 núcleos, 64 GB de memoria LPDDR5X y un SSD PCIe 4.0 de 1 TB. El precio publicado para esa configuración era de S$7.499, con GST incluido.
DANAMIC informó el 29 de octubre de que la venta en Singapur estaba prevista para el día 30. La ficha de ASUS consultada el 31 de octubre mostraba el estado de pedido descrito arriba.
El análisis anterior de NeoTeo sobre el rendimiento y la batería del ProArt P16 con RTX Spark ofrece contexto sobre el equipo; aquí el foco está en las cargas de IA local que DANAMIC ejecutó y en sus condiciones.
Qué cargas de IA local ejecutó DANAMIC
DANAMIC probó Qwen2.5-7B Instruct en formato Q4_K_M con la versión nativa para Arm de llama.cpp y CUDA de NVIDIA. Para generar imágenes y vídeo usó ComfyUI v0.42.1, PyTorch nativo para Arm y CUDA. Las pruebas se hicieron con el portátil conectado a la corriente y el modo Recommended de ProArt Creator Hub.
La configuración permitió ejecutar tres tareas concretas: generar texto con Qwen2.5-7B, crear imágenes con Stable Diffusion XL (SDXL) y producir clips con Wan 2.1. El artículo anterior de NeoTeo enlazado arriba trata el rendimiento general y la batería; estas cifras corresponden a las ejecuciones de IA descritas por DANAMIC.
Resultados reportados
| Carga de trabajo | Modelo y ajustes | Resultado reportado |
| Generación de texto | Qwen2.5-7B Instruct Q4_K_M; llama.cpp nativo para Arm sobre CUDA | Unos 54,6 tokens por segundo en GPU; 51,3 con 4.096 tokens de contexto previo; 21,1 con la CPU sola. El procesamiento del prompt rondó los 3.000 tokens por segundo. |
| Generación de imágenes | SDXL base 1.0; 1.024 × 1.024 píxeles, 20 pasos | Unos 10,4 segundos para la primera imagen en frío; promedio de 8,1 segundos para tres imágenes en caliente. |
| Generación de vídeo | Wan 2.1 de 1.300 millones de parámetros; 17 fotogramas a 512 × 320 píxeles, 12 pasos | Unos 7,5 segundos de promedio para dos clips en caliente. |
En el resultado de Qwen, los tokens por segundo expresan la velocidad de generación de texto del modelo. DANAMIC repitió tres veces cada condición de la prueba de texto. Para SDXL midió tres imágenes en caliente; para Wan 2.1, dos clips. El cronómetro abarcó desde que se puso en cola cada tarea hasta que se guardó el archivo, por lo que también recogió parte del tiempo de la aplicación.
El alcance de las mediciones
DANAMIC describió estos resultados como una referencia breve. No probó cargas pesadas sostenidas, IA con batería, el rendimiento de la unidad de procesamiento neuronal (NPU) ni la calidad de salida. Las cifras, por tanto, corresponden a esas ejecuciones con corriente y a los ajustes indicados.
En cuanto al software, DANAMIC señaló que algunas herramientas necesitan versiones ARM64 para funcionar en Windows 11 sobre Arm. Los archivos estándar de los modelos no requirieron una descarga específica para Arm.
