ASUS ProArt P16 H7607 para IA y trabajo creativo

ASUS ProArt P16 H7607 es uno de los primeros portátiles con el sistema NVIDIA RTX Spark. Promete soporte para modelos de lenguaje grandes, generación de imágenes, renderizado 3D y edición de video en una carcasa de 1,77 kg, todo localmente. Si bien Maciej ya analizó este dispositivo, me centraré en sus posibilidades en el trabajo creativo y la IA. Veamos qué tiene para ofrecer NVIDIA RTX Spark.

NVIDIA se ha alejado de la receta clásica en la que el portátil combinaba un procesador x86 con gráficos GeForce RTX. En cambio, los Verdes presentaron algo nuevo, al menos en su cartera. El sistema RTX Spark N1X incluye: un procesador Arm Grace de 20 núcleos, que consta de 10 núcleos eficientes y 10 de ahorro de energía, y gráficos Blackwell con 6144 unidades CUDA, tantas como la GeForce RTX 5070. Comparten un grupo de memoria LPDDR5X con un ancho de banda de hasta 300 GB/s, que en el caso del modelo probado es de hasta 128 GB. NVIDIA declara un rendimiento de 1 PFLOPS en los cálculos del FP4. El mosaico de GPU es de 174 mm2, el mosaico de CPU es de 208 mm2 y el total es de 382 mm2.

La mayor ventaja de NVIDIA RTX Spark es la memoria. Aunque tiene un ancho de banda menor que el GDDR7 de la GeForce RTX 5070 (672 GB/s), su gran ventaja es su capacidad. La tarjeta gráfica mencionada tiene sólo 12 GB a su disposición, mientras que aquí es teóricamente más de 10 veces más. Esto significa que un modelo de IA o una escena 3D no tiene por qué caber en varios gigabytes. El precio es un rendimiento más bajo.

Con diferencia, la mayor ventaja de NVIDIA RTX Spark es la capacidad de ejecutar modelos de IA locales, incluidos Hermes, OpenClaw, Perplexity y WorkBuddy. Se ejecutan directamente en su computadora, no en la nube. Gracias a esto evitamos costes adicionales por tokens y los datos quedan sólo en el portátil.

La computadora portátil hace esto muy bien. Qwen3.8 versión 27B ocupa unos 17 GB y, junto con el contexto, unos 42 GB. A su vez, Qwen3.8 8B ya tiene 5 GB. Este último, con un contexto vacío, logró alrededor de 52 tokens por segundo. A una profundidad de 4096, el resultado cayó a aproximadamente 45 tokens por segundo, y a 16384 fue de 34 tokens por segundo. A su vez, la variante 27B podría presumir de un resultado de 32 tokens por segundo, que es un resultado mejor de lo que informa NVIDIA. También verifiqué el modelo 35B-A3B (tipo mezcla de expertos), que alcanzó más de 90 tokens por segundo.

También funciona bastante bien en llama.cpp, donde podemos contar con unos 16 tokens por segundo en el modelo 27B y 56 tokens por segundo en el pequeño Llama 3.1 8B. Un punto un poco más débil es el procesamiento de un mensaje largo. Con 16 mil tokens de contexto en el modelo 27B, la primera respuesta apareció después de más de 23 segundos, con 32 mil. después de casi 50

Esto es suficiente para trabajar con un brief o script, pero no es el ritmo de la nube. Esto no es ninguna sorpresa. Se podría decir que es algo por algo. La nube sigue ofreciendo un mejor rendimiento, al fin y al cabo, utiliza servidores potentes. Sin embargo, el portátil es notablemente más lento, pero es local y, sobre todo, gratuito (en el contexto del precio de los tokens, porque hay que comprar el portátil).
También vale la pena mencionar el rendimiento del RTX 5090. También se desempeña mejor que el RTX Spark, pero solo en modelos pequeños (8B) que caben en su memoria. El portátil ASUS también admite modelos mucho más grandes que la GPU clásica no puede manejar. Por tanto, elegir modelos más económicos con 32 GB o 64 GB de memoria no tiene mucho sentido. Es posible que el del medio aún funcione, pero con 32 GB existen importantes limitaciones.

Cuando se trata de generar gráficos, en MLPerf (FLux 2 Klein 4B) se tardó en promedio menos de 2 segundos en crear una imagen con una resolución de 1024 × 1024 píxeles. Logró una media de 36,5 imágenes por minuto. A su vez, Flux 2 Dev completo en ComfyUI necesitó 42 segundos para los gráficos.

También vale la pena mencionar que la computadora portátil ASUS también tiene su propia herramienta en forma de MuseTree, que utiliza el modelo FLUX en formato NVFP4.

NVIDIA cuenta con una larga lista de aplicaciones creativas compatibles que pueden utilizar la arquitectura RTX Spark. Estos incluyen: Adobe suite, affinity, DaVinci Resolve, CapCut, CorelDRAW, Unreal Engine, ComfyUI, OBS, Unity, Streamlabs, Blender, Skylum y mucho, mucho más.

Para empezar, hice una prueba sencilla. Creé un proyecto cinematográfico de 12 minutos en DaVinci Resolve 21. Son una docena de escenas diferentes, sin transiciones espectaculares, pero con subtítulos, gráficos y una ligera corrección de color. Una computadora con gráficos GeForce RTX 5080 lo logró en 3 minutos y 39 segundos. El portátil ASUS probado con RTX Spark necesitó sólo 3 minutos y 50 segundos.

Como dije, no fue un proyecto complicado porque no soy cineasta, pero el resultado resultó francamente sorprendente. Además, prácticamente no difiere independientemente de si el portátil está conectado a la fuente de alimentación o no. Esta es una gran ventaja en comparación con los ordenadores portátiles clásicos, que pierden mucha potencia de procesamiento cuando se desconectan de la fuente de alimentación.
También hice algunas pruebas aquí. Comencemos con el banco de pruebas PugetBench Resolve, en el que el portátil obtuvo 62.873 puntos en la prueba Estándar y 45.898 en la prueba Extendida. Los resultados son comparables a los que obtuvo Maciej en su prueba y están dentro de los errores de medición. Desafortunadamente, son mucho peores que en el caso del MacBook Pro con el sistema M5 Max con una GPU de 40 núcleos, casi el doble.

A su vez, en Blender Benchmark los resultados son: 175,6 para monstruo, 131,6 para junkshop y 87 para aula. Cuando se trata de renderizar la escena en Blender 5.2, definitivamente obtendrás los mejores resultados usando OptiX, que tomó alrededor de 16 segundos. La GPU necesitaba el doble de tiempo para la misma tarea y la CPU casi 15 veces más.

NVIDIA también ha creado una versión de la aplicación Broadcast para RTX Spark. Mientras que en los ordenadores normales permite mejorar la calidad del sonido de un micrófono (por ejemplo, eliminando el ruido de fondo) o de la imagen de una cámara en tiempo real, aquí las posibilidades son mucho mayores. En primer lugar, la aplicación te permite aplicar efectos a vídeos ya grabados, p. un vídeo creado en DaVinci o Adobe Premier. Aquí podemos usar RTX Video Super Resolution, que mejora el vídeo a 4K y elimina artefactos. Además, también podemos habilitar la generación de fotogramas para la imagen de la cámara, proporcionando así un vídeo fluido a 60 fotogramas por segundo.

Para una prueba completa del portátil ASUS ProArt P16 H7607, os remito nuevamente al texto de Maciej. Allí aprenderás todo sobre su construcción, cultura laboral y desempeño en el juego. Me concentré en la IA y el trabajo creativo, porque para eso se creó el sistema NVIDIA RTX Spark. Por supuesto, también puedes jugar con él, pero ese no es su papel principal.

Y hay que admitir que la computadora portátil funciona muy bien en IA. Le permite ejecutar modelos grandes localmente. Funciona más lento que la nube, pero se eliminan el coste de los tokens y los problemas de privacidad de los datos.

Sin embargo, es imposible no darse cuenta de que este es un diseño para fanáticos y aquellos con una billetera grande. La versión más lógica con 128 GB de memoria cuesta 27.999 PLN. Mucho. Si alguien usa muchos tokens, probablemente se amortizará con el tiempo, pero la pregunta es: ¿con qué rapidez y cuánto tiempo tomarían las tareas individuales? Tienes que preguntarte si vale la pena.
Cuando se trata de trabajo creativo, es decente, pero creo que la MacBook Pro seguirá siendo la opción predeterminada para diseñadores gráficos o cineastas. Además, la plataforma Arm con Windows todavía tiene problemas con la compatibilidad con muchos programas y soluciones que no funcionan en absoluto o funcionan en emulación, lo cual es simplemente peor. Todavía tendrás que esperar un poco para recibir soporte oficial.

En general, NVIDIA RTX Spark es un buen comienzo, pero sólo un comienzo. Sufre problemas infantiles, aunque ya puede deleitarse. Estoy convencido de que con el tiempo los Verdes podrán presentar soluciones mejores, más maduras y más refinadas. Por ahora, todavía es un poco escaso y demasiado caro.