No teste pareado de geração de imagens no ComfyUI relatado pela Canoe, o ProArt P14 e o P16 ficaram praticamente empatados: 25,5 e 25,4 segundos por imagem, respectivamente. Para escolher entre eles, o P14 pesa menos; o P16 oferece tela maior, um segundo slot M.2 e leitor de cartões mais rápido.
O que muda no trabalho diário
O P14 é mais leve e compacto; o P16 abre mais espaço para trabalhar na tela e ampliar o armazenamento. Nas fichas canadenses da ASUS, os dois aparecem com tela OLED sensível ao toque de 120 Hz. As medidas e especificações listadas para cada modelo estão na tabela; a velocidade do leitor e o resultado do ComfyUI são observações atribuídas à Canoe.
| Critério | ASUS ProArt P14 (H7407BA) | ASUS ProArt P16 (H7607BA) |
| Tela | OLED de 14 polegadas, 2.880 × 1.800 | OLED de 16 polegadas, 3.840 × 2.400 |
| Peso | 1,48 kg | 1,77 kg |
| Slots M.2 | 1 | 2 |
| Leitor de cartões, segundo a Canoe | UHS-II, até 312 MB/s | SD Express 7.0, até 985 MB/s |
| ComfyUI, teste pareado relatado pela Canoe | 25,5 segundos por imagem | 25,4 segundos por imagem |
A diferença de peso favorece quem leva o notebook com frequência. Já os dois slots M.2 do P16 permitem instalar mais armazenamento interno; o leitor SD Express também é a opção mais rápida para transferir arquivos de cartões compatíveis. O P14 tem um único slot M.2 e leitor UHS-II.
Na reprodução de vídeo em modo Balanced, com brilho a 50%, Wi-Fi ligado e áudio mudo, a Canoe estimou cerca de 12 horas para o P14 e 12,5 horas para o P16. Essa medição se refere à reprodução de vídeo. Em sessões longas de IA, a Canoe registrou ventoinhas acima de 6.300 rpm.
O que o teste de IA permite comparar
No teste específico de ComfyUI da Canoe, com configurações de memória correspondentes, o P14 levou 25,5 segundos por imagem e o P16, 25,4 segundos. A diferença de 0,1 segundo nessa tarefa não determina qual modelo será mais rápido em outros programas ou cargas de trabalho.
A plataforma RTX Spark N1X combina uma CPU Arm Grace e uma GPU Blackwell com memória compartilhada. Nas fichas canadenses, a ASUS lista versões com CPU de 18 núcleos e GPU de 5.120 núcleos, ou CPU de 20 núcleos e GPU de 6.144 núcleos. Essas fichas também listam memória LPDDR5X integrada; as configurações variam conforme o mercado.
A Canoe também executou o modelo local Qwen3.8 Flash Next no P16 de 128 GB. O modelo, com 177 bilhões de parâmetros, usou 67 GB e gerou de 27 a 38 tokens por segundo no LM Studio após a configuração do aplicativo e do runtime. É um resultado daquele notebook e daquela instalação, não uma medida para todos os modelos de IA.
Configuração local e compatibilidade de aplicativos
No P16 testado pela Canoe, a versão x64 padrão do LM Studio falhou ao tentar usar a GPU sob emulação. A versão ARM64 inicialmente recorreu à CPU. Para usar a GPU, o revisor selecionou o runtime CUDA 13 (Windows ARM) nas configurações do LM Studio.
A alocação de memória também alterou o resultado. Ao reservar 96 GB para a GPU, restaram 32 GB para o Windows; nessa configuração, o sistema usou o SSD como memória virtual e a geração caiu de 38 para 20 tokens por segundo. Esse episódio diz respeito à alocação testada pela Canoe. Ele ajuda a dimensionar a escolha: para executar modelos locais, a quantidade de memória compartilhada é relevante, mas o aplicativo e a configuração também entram na conta.
Qual modelo combina com cada rotina?
- P14: faz mais sentido para quem prioriza menor peso e não precisa de um segundo slot M.2. A Canoe mediu desempenho quase igual ao P16 no teste pareado de ComfyUI.
- P16: atende melhor quem quer uma tela maior, dois slots M.2 ou transferências mais rápidas com cartões compatíveis. A configuração de 128 GB testada pela Canoe executou localmente o Qwen3.8 Flash Next com 177 bilhões de parâmetros.
O teste de ComfyUI favorece uma escolha por formato e fluxo de trabalho, não por uma vitória geral de desempenho. A experiência com IA local no P16 também dependeu da versão ARM64 do LM Studio, do runtime CUDA 13 para Windows ARM e da alocação de memória.
