ASUS ProArt P14 o P16: quale scegliere per creare?

Tra ASUS ProArt P14 e P16, la scelta dipende soprattutto da quanto contano la portabilità e lo spazio di lavoro: il P14 pesa meno, mentre il P16 ha uno schermo più grande, due slot SSD e un lettore di schede più rapido. Nel test ComfyUI abbinato di Canoe, i risultati dei due modelli sono stati quasi identici, ma quel singolo carico non basta a stabilire quale sia più veloce in ogni attività.

Le differenze che cambiano il flusso di lavoro

La differenza di peso è di 290 g a favore del P14. Il P16 offre invece più spazio sul display e un secondo slot M.2, utile se vuoi aggiungere un SSD senza sostituire quello già installato. Per chi trasferisce spesso filmati da schede compatibili, il lettore SD Express del P16 ha una velocità massima dichiarata più alta; il vantaggio concreto dipende anche dalla scheda utilizzata.

Cosa dicono i test di IA locale

Nel test ComfyUI abbinato di Canoe, il P14 ha impiegato 25,5 secondi per immagine e il P16 25,4. Lo scarto di 0,1 secondi è minimo in quella prova specifica; non descrive automaticamente le prestazioni con altri modelli, applicazioni o carichi di lavoro.

Canoe ha provato anche Qwen3.8 Flash Next sul proprio P16 con 128 GB di memoria. Il modello, da 177 miliardi di parametri, ha usato 67 GB e generato da 27 a 38 token al secondo in LM Studio dopo la configurazione. È un risultato riferito a quella macchina e a quel software, non una garanzia per ogni modello locale.

RTX Spark N1X usa memoria condivisa tra CPU e GPU. Questa capacità può permettere di caricare modelli più grandi di quelli contenibili nella memoria video di una scheda grafica tradizionale, ma non significa che ogni elaborazione sarà più rapida. Nel confronto di Canoe, la piattaforma aveva una banda di memoria di 273 GB/s; il recensore osserva che una GPU per portatili RTX 5090 può essere più veloce quando il carico entra nei suoi 24 GB di memoria video.

Configurazione e autonomia nell’uso reale

La prova di Canoe su LM Studio ha richiesto alcuni passaggi specifici su Windows on Arm, la versione di Windows usata dai portatili con processore Arm. La versione x64 dell’app si è bloccata durante l’uso della GPU sotto emulazione; la versione ARM64 inizialmente ha usato la CPU. Canoe ha poi selezionato il runtime CUDA 13 per Windows ARM nelle impostazioni di LM Studio e modificato l’allocazione della memoria nell’app NVIDIA.

Quando Canoe ha assegnato 96 GB alla GPU sul P16 da 128 GB, a Windows sono rimasti 32 GB. In quella prova il sistema ha usato la memoria SSD come supporto e la generazione è scesa da 38 a 20 token al secondo. Il valore di 27–38 token al secondo riportato per Qwen3.8 Flash Next si riferisce alla configurazione provata prima di quel calo.

Per la batteria, Canoe ha riprodotto video in modalità Balanced, con luminosità al 50%, Wi-Fi attivo e audio disattivato. Il recensore ha stimato circa 12 ore per il P14 e 12,5 per il P16. È una prova di riproduzione video, non una misura dell’autonomia durante sessioni prolungate di IA; Canoe ha inoltre rilevato ventole oltre 6.300 giri al minuto durante carichi di IA prolungati.

Prezzi di partenza mostrati da ASUS Italia

Al 25 ottobre 2026, le pagine italiane ASUS riportavano prezzi eShop a partire da 3.599 € per il ProArt P14 e 4.599 € per il ProArt P16. ASUS avverte che i prezzi indicati potrebbero non corrispondere ai singoli modelli elencati nella pagina: le cifre vanno quindi lette come prezzi di partenza mostrati dall’eShop, non come importi associati con certezza a una specifica configurazione. Le pagine prodotto sono quelle di ASUS Italia per il P14 e ASUS Italia per il P16.

Quale scegliere per il tuo lavoro

• Scegli il P14 se lo sposti spesso e vuoi ridurre peso e ingombro senza rinunciare al test ComfyUI quasi pari registrato da Canoe.
• Scegli il P16 se preferisci un’area di lavoro più ampia, vuoi due slot M.2 o trasferisci file da schede SD Express.
• Per modelli locali molto grandi, considera soprattutto la memoria della configurazione: la prova di Qwen3.8 Flash Next descritta da Canoe è stata eseguita su un P16 da 128 GB e ha richiesto una configurazione specifica di LM Studio e CUDA.