O teste do Lenovo Yoga 9n 2-in-1 com NVIDIA RTX Spark produziu uma versão aproximada e inacabada de um aplicativo para Windows em uma demonstração de programação com IA local. Em outra avaliação, uma tarefa fixa de programação foi concluída em duas de três execuções. Os resultados dão pistas sobre o uso do notebook com IA local, mas cada teste mediu uma carga diferente.
O que a demonstração de programação conseguiu
Em uma avaliação publicada em 26 de outubro de 2026, David Gewirtz, da ZDNET, relatou que o OpenCode v2.1.4 usou o modelo local Qwen3-Coder-Next 80B-A3B, na quantização Q4_K_M, para adaptar ao Windows um projeto de galeria de ícones feito para Mac. A configuração usou llama.cpp com CUDA e contexto de 32.768 tokens, a quantidade de tokens que o modelo podia considerar de uma vez.
Depois de cerca de quatro horas, o programa conseguia exibir ícones e imitar parcialmente o aplicativo original. O projeto passou de Swift para C#, primeiro com WPF e depois com WinUI 3. O resultado ainda exigia trabalho antes de poder ser distribuído. Com o contexto limitado, o agente costumava executar uma ou duas ações antes de salvar o estado e recarregar o contexto.
Isso faz da demonstração um exemplo concreto de portabilidade assistida por IA, não uma aplicação pronta para uso. O resultado também dependeu de um modelo e de uma configuração específicos.
O que mediu o teste independente de programação
Em uma avaliação publicada em 16 de outubro de 2026, a StorageReview testou outra tarefa em um Lenovo Yoga 9n 2-in-1 de 20 núcleos, com 64 GB de memória e SSD de 1 TB, identificado como modelo 83N7000UUS. O sistema destinava 32 GB à GPU e 32 GB ao uso do sistema.
Na tarefa fixa de programação tier-S com Codex CLI e gpt-oss:20b, o notebook atingiu 58,0 tokens por segundo e levou 132,5 segundos na mediana. A tarefa foi concluída em duas das três execuções. É uma medida repetível de uma tarefa definida, diferente da conversão de aplicativo descrita por Gewirtz.
A StorageReview não executou a carga tier-M com Qwen3.6-35B-A3B: os 32 GB destinados à GPU ficavam abaixo dos cerca de 40 GB exigidos por essa tarefa na suíte de testes. Portanto, os 64 GB de memória total não significavam que toda essa capacidade estava disponível para a GPU naquele teste.
Desempenho em benchmarks e carga prolongada
Na comparação de Gewirtz com um Mac Studio de 2025, o Yoga marcou 2.733 pontos em núcleo único e 21.921 em múltiplos núcleos no Geekbench. O Mac marcou 3.447 e 27.643, respectivamente. O Mac tinha chip M4 Max, 128 GB de memória unificada e SSD de 8 TB; o Yoga descrito pelo revisor tinha 64 GB e SSD de 1 TB.
Nos testes Llama-bench, que separam o processamento da entrada da geração de respostas, os resultados mudaram conforme a etapa e o tamanho do modelo. Com o modelo 8B, o Yoga processou 2.647 tokens de entrada por segundo, contra 899 no Mac, mas gerou 53 tokens de saída por segundo, contra 82. Com o modelo 32B, foram 628 contra 203 tokens de entrada por segundo e 9 contra 23 tokens de saída por segundo. Esses números pertencem à comparação relatada por Gewirtz, não a um ranking geral entre os equipamentos.
Em outro teste, a StorageReview executou um ciclo prolongado de Cinebench 2026 por cerca de 30 minutos. O Yoga manteve 6.256 pontos em estado estável, equivalentes a 100,1% do primeiro resultado, com temperatura máxima informada de 72 °C. O HP OmniBook Ultra 16 usado na comparação registrou 6.942 pontos e 98 °C. São resultados da configuração e do método usados pela StorageReview.
Configurações do Yoga 9n listadas pela Lenovo
A ficha da Lenovo para o modelo 16N1X11 lista duas opções de processador e memória. Em ambas, a memória unificada é soldada e não pode ser ampliada depois da compra.
| Configuração | Núcleos de CPU | Núcleos de GPU Blackwell | Memória unificada | Expansível |
| Opção de 18 núcleos | 18 | 5.120 | 32 GB | Não |
| Opção de 20 núcleos | 20 | 6.144 | 64 GB | Não |
A Lenovo anunciou os modelos Yoga com RTX Spark em 3 de setembro de 2026. A NeoTeo já havia apresentado a chegada dos Lenovo Yoga 9n com RTX Spark. A ficha do Yoga 9n lista opções com Windows 11 Home, Home Single Language e Pro.
Como a memória é soldada, a capacidade escolhida define o limite do notebook. E, nos testes de IA, importa também quanto dessa memória fica disponível para a GPU: a configuração de 64 GB da StorageReview destinou 32 GB a ela.
O que significaram os 80 minutos de bateria
A tentativa inicial de Gewirtz de executar uma carga de IA durante o teste de bateria falhou. Em seguida, ele usou um script personalizado com 18 processos de CPU executando operações SHA-256/OpenSSL e um processo que consumia memória. A bateria partiu de 100% às 19h35 e a execução terminou às 20h55, após 1 hora e 20 minutos. Esse resultado corresponde à carga personalizada de CPU e memória.
A Lenovo lista uma bateria de 99,9 Wh e informa até 19,83 horas de reprodução local de vídeo em 1080p, com brilho de 150 nits, sob suas condições de teste. É uma medição diferente da execução de estresse relatada por Gewirtz.
