綜合來看，這塊屏幕的色彩表現(xiàn)著實優(yōu)秀，官方宣傳每塊屏幕出場校準絕非虛言，經(jīng)過我們的實際測試，在各個模式下，色彩表現(xiàn)都很好。

亮度測試部分：

不開啟HDR的情況下：

不開啟HDR的情況下，屏幕的亮度約為386.51cd/m²。

開啟HDR之后亮度測試：

而當我們進行HDR高亮度測試的時候可以看到，這塊屏幕的亮度居然達到了607.78cd/m²，在播放HDR和SDR視頻的時候，能夠提供更為明顯的明暗對比畫面，不論是專業(yè)后期的剪輯，還是正常觀影，這塊屏幕的亮度表現(xiàn)著實非常驚艷。

AI性能&AI創(chuàng)作性能測試：

Procyon的AI Image Genreation Benchmark的測試中，使用Stable Diffusion 1.5和XL進行文生圖測試。經(jīng)過實際測試可以看到。

ProArt創(chuàng)16 2025的SD 1.5 FP16精度下，綜合得分為1698，平均3.68秒鐘生成一張圖片。

在SD 1.5 INT 8的測試中，綜合得分為20529，平均1.52秒就能生成一張圖片。

在SD XL的FP16精度測試下，總體得分為1188，總體消耗時間為504.8秒，平均31.552秒就能夠生成一張圖片，效率非常高。

基本上能夠滿足絕大部分的文生圖的AIGC創(chuàng)作要求。

AI語言大模型方面：

隨著大模型的快速發(fā)展，很多的用戶開始布置本地的AI語言大模型，除了硬盤給力之外，同樣需要強大的AI算力才能實現(xiàn)更流暢、穩(wěn)定的運行。

在AI Text Generation Benchmark測試中，ProArt創(chuàng)16 2025能夠滿足各種類型的大模型運行，效率表現(xiàn)都非常不錯。

其中PHI 3.5測試中平均的OTS時間為100.91 tokens/s，LLAMA 3.1的平均OTS時間為61.82 tokens/s，除了LLAMA 2之外，其余三個AI語言大模型的平均TTFT均在1秒內(nèi)，響應和加載的速度非?？?，滿足本地AI語言模型的部署。

目前DeepSeek大模型使用最多，我們選擇8B的數(shù)量進行測試，用LM Studio進行對話測試的時候，性能來到50.90 Token/s，速度很快。

Ollama的8B的DeepSeek-R1模型進行測試，響應速度快，效率極高，完全能夠滿足本地AI大模型的部署，ProArt創(chuàng)16 2025的超高算力，提供了高效的AIGC內(nèi)容創(chuàng)作表現(xiàn)。

除了主流的AIGC創(chuàng)作之外，ProArt創(chuàng)16 2025的還內(nèi)置了“小碩知道”端云一體AI大模型，是一款全能的AI助手。

不光可以進行智慧問答、語音輸入、電腦設置、AI繪圖、AI識圖等功能，還可以通過“小碩知道”進行文章撰寫、攻略制定等操作，省時省力。

包括日常的一些演講稿、旅行攻略、視頻腳本等，都能夠通過“小碩知道”進行在線生成，為我們的內(nèi)容創(chuàng)作提供更多的思路和參考，大大節(jié)省了我們的時間。

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