A ASUS lista o ProArt P16 H7607BA-SR409W de 64 GB por S$ 7.499, com GST incluído, na loja de Singapura. No registro de 31 de outubro de 2026, o modelo aparecia temporariamente sem estoque, mas aceitava encomendas com entrega prevista para 19 de novembro. Em testes separados, publicados pela DANAMIC, uma unidade de 64 GB executou cargas de IA local na tomada, incluindo Qwen2.5-7B, SDXL e Wan 2.1.
Neste artigo
- O que a ASUS lista para o modelo de 64 GB
- Cargas de IA local e condições dos testes
- Resultados relatados nas execuções
- O alcance dos resultados e a compatibilidade de software
O que a ASUS lista para o modelo de 64 GB
A configuração H7607BA-SR409W anunciada pela loja de Singapura traz 64 GB de memória LPDDR5X, SSD de 1 TB PCIe 4.0, CPU NVIDIA RTX Spark N1X de 20 núcleos e GPU Blackwell com 6.144 núcleos. O preço e o status de encomenda citados aqui são da página de Singapura, observada em 31 de outubro de 2026.
Em um artigo publicado em 29 de outubro, a DANAMIC informou que a venda do modelo de 64 GB em Singapura estava programada para 30 de outubro. Na página da ASUS, dois dias depois, o produto aparecia sem estoque e com opção de encomenda. A data prevista para a venda e o estado posterior da página são informações distintas.
Cargas de IA local e condições dos testes
A DANAMIC relata que executou os testes em uma unidade ProArt P16 de 64 GB emprestada pela ASUS, com o Windows 11 on Arm, ligada à tomada e no modo Recommended do ProArt Creator Hub. Para gerar texto, usou Qwen2.5-7B Instruct na quantização Q4_K_M, com a versão nativa para Arm do llama.cpp e NVIDIA CUDA. Para imagem e vídeo, usou ComfyUI v0.42.1 com PyTorch nativo para Arm e CUDA.
A cobertura anterior da NeoTeo sobre o ProArt P16 com RTX Spark reúne contexto adicional sobre o equipamento.
Resultados relatados nas execuções
| Carga | Modelo e configurações | Resultado relatado pela DANAMIC |
| Texto | Qwen2.5-7B Instruct, Q4_K_M; llama.cpp nativo para Arm com CUDA | Cerca de 54,6 tokens por segundo na GPU; 51,3 tokens por segundo com 4.096 tokens de contexto; 21,1 tokens por segundo usando apenas a CPU. O processamento do prompt chegou a cerca de 3.000 tokens por segundo. |
| Imagem | SDXL base 1.0, 1.024 × 1.024 pixels, 20 etapas | Cerca de 10,4 segundos para a primeira imagem; média de 8,1 segundos para três imagens em execuções warm. |
| Vídeo | Wan 2.1, modelo de texto para vídeo com 1,3 bilhão de parâmetros; 17 quadros a 512 × 320 pixels, 12 etapas | Média de cerca de 7,5 segundos para dois clipes em execuções warm. |
A DANAMIC repetiu três vezes cada condição de geração de texto. Para SDXL, cronometrou a primeira imagem e calculou a média de outras três; para Wan 2.1, calculou a média de dois clipes. O cronômetro começava quando cada tarefa entrava na fila e parava quando o arquivo era salvo, incluindo parte do tempo de processamento do aplicativo.
O alcance dos resultados e a compatibilidade de software
Os números descrevem execuções curtas na tomada. A DANAMIC não testou cargas pesadas sustentadas, geração de IA com o notebook na bateria, desempenho da NPU nem qualidade dos resultados. Portanto, os tempos da tabela se referem às tarefas e condições indicadas, não a uma previsão de desempenho contínuo ou de autonomia em um fluxo de trabalho móvel.
Na configuração usada, algumas ferramentas precisaram de versões ARM64, segundo a DANAMIC. Os arquivos padrão dos modelos, por outro lado, não exigiram download específico para Arm.
