Le ThinkPad P1 Gen 9 testé par StorageReview obtient 5 083 points en multicœur dans Cinebench 2026, mais sa RTX PRO 2000 ne dispose que de 7,7 Go de mémoire GPU utilisable pour les essais d’IA locale. Ces résultats concernent le SKU 21UE000XUS, pas toutes les configurations de la gamme.
La configuration réellement évaluée
StorageReview a testé le SKU 21UE000XUS avec un processeur Intel Core Ultra 9 386H, 64 Go de mémoire LPCAMM2, un SSD de 2 To et une carte graphique NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell de 50 W. L’écran était une dalle IPS 4K de 16 pouces. Les mesures ont été réalisées sur secteur, avec le profil « Best performance » de Windows et le mode « Ultra Performance » de Lenovo.
La vidéo de Tech Deals présente une autre configuration du ThinkPad P1 Gen 9. Ses composants ne correspondent donc pas à ceux de la machine mesurée par StorageReview.
Des résultats CPU favorables face au Dell de comparaison
Dans les tests de StorageReview, le P1 devance le Dell Pro Max 14 Premium équipé d’un Core Ultra 9 285H en multicœur et lors d’une compilation LLVM. Le test comparatif porte sur ces deux systèmes précis.
| Test | ThinkPad P1 Gen 9, 21UE000XUS | Dell Pro Max 14 Premium |
| Cinebench 2026, multicœur | 5 083 points | 4 292 points |
| Compilation LLVM 21.1.4 | 309,1 secondes | 393,9 secondes |
| Llama 3.1 8B, débit MLPerf Client | 64,8 jetons/s | 54,7 jetons/s |
| Phi-4-mini, débit MLPerf Client | 111,9 jetons/s | 88,0 jetons/s |
Le P1 a conservé 4 811 points après une boucle Cinebench d’environ 30 minutes, soit un ratio de 0,983 par rapport à son premier passage. Le Dell utilisait une RTX PRO 2000 réglée à 47 W, contre 50 W pour celle du P1. La différence de puissance GPU complique l’attribution des écarts aux seules cartes graphiques.
IA locale : les petits modèles testés passent, les essais plus lourds non
StorageReview a mesuré 64,8 jetons par seconde sur Llama 3.1 8B et 111,9 jetons par seconde sur Phi-4-mini avec le P1. Ces deux essais MLPerf Client ont donc été exécutés sur la configuration testée.
Pour ses tests de chargement de modèles et d’agents de programmation, StorageReview commençait avec gpt-oss:20b, qui exigeait environ 16 Go de mémoire GPU. La RTX PRO 2000 du P1 fournissait 7,7 Go utilisables : ces essais plus lourds n’ont pas été exécutés. Les 64 Go de mémoire système de la machine et sa mémoire GPU correspondent à deux ressources distinctes.
À quels usages ces résultats correspondent-ils ?
Le SKU testé offre des résultats favorables en calcul multicœur et en compilation par rapport au Dell Pro Max 14 Premium de la comparaison. Pour l’inférence locale, les chiffres publiés concernent deux modèles précis, Llama 3.1 8B et Phi-4-mini. Le protocole de tests de modèles plus volumineux de StorageReview n’a pas tourné sur cette configuration.
Le verdict dépend donc de la tâche : les résultats appuient le choix de cette configuration pour des charges CPU multithread du type compilation LLVM, tandis que les essais d’IA locale rapportés couvrent les deux modèles exécutés, pas les paliers plus lourds du protocole.
