בדקנו את הלפטופ הראשון עם המעבד החדש של NVIDIA

בדקנו את הפלטפורמה החדשה של אנבידיה, שמכניסה אותה לשוק ה-PC כפי שעשתה קוואלקום לפני שנתיים - ויש לנו לא מעט לומר

צילום: גיקטיים

ב-2020 חל שינוי פרדיגמה ענק בשוק המחשבים, כאשר Apple הודיעה שהיא מוותרת על שירותיה של אינטל לטובת מעבדים בפיתוח עצמי. ההימור הזה השתלם מאוד לאפל מבחינה טכנית וגם כלכלית. ארבע שנים לאחר מכן השינוי הזה הגיע גם ל-PC עם ההודעה של מיקרוסופט על שיתוף פעולה ראשון עם קוואלקום שהביא את מעבדי ARM למחשבי ווינדוס. ביוני השנה הצטרפה לטרנד שחקנית חדשה שאולי שמעתם עליה, NVIDIA, שהחליטה גם היא על פיתוח של פלטפורמה ייעודית שבדומה לשבבי ה-M של אפל כוללת גם GPU וגם CPU בשם RTX Spark.

לקחנו לבדיקה את אחד הלפטופים הראשונים שמגיעים עם המעבד החדש של אנבידיה כדי לראות האם יש כאן עוד שינוי משמעותי לשוק, או שיש מכשול אחר שמונע כאן מהפכה.

כמות RAM שתסובב לכם את הראש

המחשב שאנחנו קיבלנו לביקורת הוא ה-ProArt P16 של אסוס. בניגוד למפרט של הלפטופ החלשלוש שלכם, כאן תקבלו חומרה שלא ראינו עד היום במחשבים ניידים בשוק. נתחיל כמובן בפלטפורמת RTX Spark של אנבידיה, שהיא הכניסה הרשמית של החברה לתחום ה-SoC ל-PC. הפלטפורמה של אנבידיה, שזכתה לשם N1X בגרסה הראשונה שלה, כוללת CPU עם 20 ליבות לצד GPU מסדרת Blackwell הכולל 6,144 ליבות CUDA (בגרסה שאנחנו בדקנו). לאלו מצטרפת גם כמות חריגה של זיכרון, 128GB בגרסה שאנחנו סקרנו (אל תדאגו, יש גם גרסה שמגיעה "רק" עם 64 גיגה-בייט עלובים). חשוב גם לציין שיותר מאשר מדובר בכמות אדירה של זיכרון, בפלטפורמה של אנבידיה מדובר בזיכרון מאוחד (Unified Memory) שמשמש את ה-CPU וה-GPU ביחד – יתרון משמעותי כשתרצו להריץ מודלי LLM ישירות על המחשב, למשל. זו אחת מטבילות האש הראשונות של אנבידיה, ונראה שהיא הלכה כאן על כל הקופה. וכן, זה אומר שהלכתי על הגב עם האוצר המודרני הזה.

חבלי לידה

בואו נחתוך ישר לאחת מהשורות התחתונות: למרות שהכניסה של אנבידיה לשוק ה-PC מזכירה במידה מסוימת את זו של אפל ב-2020, אני חייב לסייג כבר עכשיו ולהגיד שזה כנראה לא "רגע ה-M" של אנבידיה או של מחשבי ווינדוס. למרות שהיא עבדה קשה בפיתוח הפלטפורמה החדשה שלה, אנבידיה היא לא מי שיצרה את המחשב שעבדתי עליו. החומרה שלה בפנים, אבל לצידה יש עוד רכיבים פנימיים אחרים שהיא לא אחראית להם, גוף מחשב, מאווררים, מקלדת, מסך, משטח מגע וכל רכיב אחר – שהם בכלל החלטה של Asus – היצרנית של המחשב. ולצד זה כמובן אי אפשר לשכוח מהעובדה שהתוכנה גם לא בשליטת אנבידיה, ואפילו לא בשליטת אסוס – אלא של מיקרוסופט. היעדר השליטה הזאת על הסטאק מורגש. כי בניגוד להשקות של אפל שלרוב יגיעו עם מוצר שנבנה מקצה לקצה "תוצרת הבית", כאן קיבלתי חומרת פרימיום שאפשר להרגיש את חוסר הסינרגיה שלה עם שאר החלקים שמרכיבים מחשב.

צילום: גיקטיים

מהרגע הראשון עם מחשב מצאתי את עצמי נדרש לעדכוני דרייברים בלתי פוסקים, בעיות שצצו במחשב כמו למשל ריצוד במסך, ואווירה כללית של מוצר שלא מספק את החוויה שאנבידיה כנראה הייתה רוצה שתקבלו מהכניסה הראשונה שלה לתחום. אחד החששות המרכזיים במעברים דרמטיים שכאלו, כמו בין מעבדי אינטל למעבדי NVIDIA, הוא מפני בעיות תאימות. בכל זאת, אתם מחליפים ארכיטקטורה, וזה מתכון לצרות. לי, למשל, זה קרה מיד עם Premiere Pro של אדובי. תוכנת עריכת הווידאו המגה-פופולרית (שיש לה כבר חלופות בקוד פתוח בזכות קלוד) פשוט לא הצליחה לזהות שיש למחשב GPU כלשהו ולכן סירבה לעבוד. בהתחשב בעובדה שמדובר במחשב, נכון לכתיבת שורות אלו, שמיועד ליוצרי תוכן ואנשים שמשלמים הרבה מאוד כסף על המחשב – זו לא בעיה שאפשר סתם להתעלם ממנה.

להמריא לשמיים על LLM

אבל אם יש סיבה שלשמה הגעתם לפה, היא כנראה שאלת השאלות: איך החומרה החדשה של אנבידיה?

צילום: גיקטיים

אז החלטתי לנסות ולאתגר את RTX Spark בשלל דרכים, לרוב על ידי שימוש בסוכנים שונים כמו Hermes וקלוד קוד, שרצו על שורת מודלי open-weights בהם Nemotron 3.5 Bolt 74B של אנבידיה ו-Qwen3.8-27B של עליבאבא. הרצתי אותם בשלל משימות כאשר מודל נימוטרון התגלה מהר מאוד ככזה שלא נותן פייט למודלים הסגורים של גוגל, אנת'רופיק ו-OpenAI גם בגרסאות החלשות ביותר שלהם – פשוט כי התשובות שלו לשאלות שלי היו גרועות – והוא בעיקר הצליח במשימות פשוטות בלבד כמו סידור הקבצים בתיקיית ההורדות שלי. עם זאת כשהשתדרגתי ל-Qwen התשובות הפכו הרבה יותר חכמות וגם התוצרים במקרים מסוימים. בואו נגיד את זה ככה, ברוב השימושים שלי הבנתי היטב למה אני מעדיף את המינוי שלי ל-ChatGPT על פני שימוש מקומי במודלים. כשניסיתי לערוך את סרטון פתיחת הקופסה של המחשב שצילמתי מבעוד מועד דרך קלוד קוד בטרמינל, המודל הסיני סירב לעצור ועבד קשה, יותר משעתיים, כדי לספק לי את התוצאה – סרטון שבו נחתכה בערך דקה של חומר גלם, יחד עם כיתוב הפוך (ועם שגיאת כתיב קטנה) בעברית. זה מבלי שביקשתי ממנו לחבר בין הווידאו ל-Voice Over כלשהו, משימה שהייתה אורכת יותר זמן ככל הנראה, ואפילו לא הספקתי לבקש ממנו להוסיף מוזיקת רקע כלשהי – משימה נוספת שהייתה כנראה מאריכה ומסרבלת את תהליך העבודה. בהמשך גם ביקשתי מעט תיקונים, מה ששלח אותו לעבודה נוספת של שעה ו-40 דקות נוספות, עד שהוא הגיע בסופו של דבר לשגיאה שהוא לא מצליח לעקוף והפסיק לעבוד.

במקביל ניסיתי את הטריק של כל אנשי ה-AI אונליין והרצתי את אותה המשימה רק על Codex (על מודל GPT-6.1 Sol), שגם אחרי סבב תיקונים שני היה צריך בערך חצי שעה כדי לתת לי תוצר סופי שמיש. עם זאת, חשוב מאוד להבהיר שלמרות שהמחשב שלי נשמע שהוא עומד להמריא לשמיים במשך יותר משלוש שעות, כמות הטוקנים האדירה שבהן המודל השתמש כדי לערוך את הסרטון שלי, ככל שלא נתקל בשגיאה, עמדה על עשרות אלפים – וזה לפני כל משימה אחרת שעבורה השתמשתי בו. משמע, לכל הפחות אתם יכולים לחסוך על הנייר כסף בעלויות על מינוי חודשי למודלים סגורים, ואולי אף תשלום נוסף ברגע שעברתם את מכסת המינוי שלכם. בקיצור, לא כיף במיוחד – אבל היי, שום דבר לא עזב את המחשב שלי ונשארתי עם

לצד האנקדוטות הללו, אי אפשר שלא לצלול גם למספרים בתכלס – אז הנה הם. בדקתי את יכולות הג'ינרוט של המודלים המקומיים עם LLM:Benchmark שבוחן את יכולות המודלים המקומיים. בבדיקה על GPT-OSS 20B של OpenAI גילינו כי הוא מייצר בממוצע כ-58 טוקנים לשנייה, כאשר במשימות מורכבות יותר כמו פיתוח קוד בפייתון הגענו גם לכ-60 טוקנים לשנייה. אם תנסו מודלים קטנים יותר, כמו DeepSeek-R1 4B מספר הטוקנים נחתך משמעותית והממוצע נע סביב 26 טוקנים, כאשר גם עבור משימות קוד הוא יעלה ל-27 טוקנים בשנייה בממוצע. חובבי ה-AI שבכם כבר מבינים מה זה אומר, אבל לטובת שאר האוכלוסיה, נסביר כי קצב הקריאה האנושי שווה ערך לכ-4-6 טוקנים לשנייה.

בבדיקה עצמאית נוספת שיצרנו לבדיקת הזמן שייקח עד שתקבלו טוקן ראשון מהמודל (או TTFT בקיצור). עם GPT-OSS, הממוצע לקבלת טוקן ראשון מהמודל נע באזור 4 שניות, כאשר הטוקן הראשון עבור תשובה יגיע באזור 6.2 שניות, בממוצע. בדקנו אותו גם במשימת יצירת קוד, שבה לקח למודל 3.45 שניות בממוצע לשלוח טוקן ראשון בתגובה לפרומפט שלנו, ו-5.4 שניות עד שהתחיל לייצר את התשובה עצמה.

במקביל ניסינו לייצר איתו גם תמונות בעזרת ComfyUI, בהרצה של מודל FLUX.2 [Klein] 4B: Text to Image שרץ כמובן מקומית על החומרה. מההתנסות שלי נראה שלקח בממוצע בין 16 ל-20 שניות מהרגע ששלחתי את הפרומפט למערכת ועד שהיא ייצרה לי תמונה בגודל 1024×1024. כשהעליתי את רמת האתגר והכפלתי את הרזולוציה, כך גם זמן הג'ינרוט זינק ונע בממוצע סביב ה-40 שניות בממוצע ליצירה של תמונה. חשוב לציין כי שתי הבדיקות הללו נעשו עם חיבור לחשמל, כאשר הרצה של המודלים ללא חיבור לחשמל לא הובילה לשינוי משמעותי מבחינת זמן הג'ינרוט, אך צפו לפגיעה בחיי הסוללה – בדיוק כמו עם כל הרצה מקומית של AI או משחקים כבדים. ואם כבר נגענו בגיימינג…

גיימינג בלפטופ? אפשרי בהחלט. כדאי? זה כבר סיפור אחד

עם כל הכבוד לפיתוחי ה-AI של NVIDIA שהביאו אותה לשווי שוק מטורף, NVIDIA בשבילנו היא קודם כל חברת חומרה לגיימינג. אז הרצנו עליו את אחד ממשחקי ה-AAA הגדולים של השנה, Control Resonant, משחק AAA הארדקור – כזה שלא יעשה הנחות לחומרה של אנבידיה. הרצתי את המשחק בשורה של הגדרות שונות, עם המחשב מחובר לחשמל ובלעדיו וחזרתי עם כמה מסקנות. בשלב הראשון, בדקתי את החומרה של אנבידיה באופן כמה שיותר נקי, כלומר בלי פיצ'ר ה-Frame Generation השנוי במחלוקת (כי אין אפשרות לנטרל את DLSS דרך המשחק). מאחר ומדובר במפרט מוגזם, התחלתי מוגזם, כשכל ההגדרות על Ultra, כל האפקטים דולקים, ואפילו Ray Tracing על Ultra. אה, ורזולוציה על 4K כדי שלא יחסר. כצפוי, גם החומרה העוצמתית של NVIDIA שאמורה להיות מיני-דאטה-סנטר בתיק שלכם לא עמדה בעומס, והמשחק היה תקוע על כ-7 פריימים לשניה.

כדי להיות קצת יותר הגיוניים וגם הוגנים, הורדתי את הרזולוציה ל-1920×1200, והגעתי רק ל-17 פריימים לשניה. בשביל להגיע למצב שבו אני יכול לשחק בכלל מבלי לסבול מכל שנייה, הורדתי את ההגדרות למדיום והגעתי לקו ה-30 פריימים לשניה. רק כאשר הפעלתי את יכולת ה-Frame Generation על x4 (כלומר, על כל פריים מרונדר יש 4 מג'ונרטים שמחליקים את התנועה), חציתי את קו 60 ה-FPS והגעתי לאזור ה-70 FPS החלקלק.

צילום: גיקטיים

אם חשקה נפשכם לשחק בלי חיבור לחשמל, שימו לב שכנראה הדרך לא תהיה ארוכה – ואתם לא תחזיקו יותר משעת משחק לפני שתצטרכו לחפש שוב את המטען. אבל אם כבר הלכנו עד הסוף, אני שמח לעדכן אתכם שגם בלי חיבור לחשמל תוכלו לקבל חוויית משחק לא רעה בשביל לפטופ – אם תפעילו את Frame Generation – אז תוכלו להגיע בערך ל-45 פריימים בשנייה. כשאתם משתמשים בו ללא החיבור לחשמל ובלי פיצ'רי תוכנה נוספים תגיעו לאזור ה-20 ולעיתים גם 30 פריימים לשנייה. האם זהו מחשב גיימינג לכל דבר ועניין? לא בדיוק, מהבדיקות שלי. אבל האם אתם יכולים להתקדם קצת במשחקים שלכם בנסיעה ברכבת בדרך למשרד? כן, אבל עם התאמות.

אם יש משהו אחד שאני יכול לומר על הרצת המודלים ישירות על המחשב שלכם או בזמן משחקים כבדים הוא שאתם צריכים להתכונן לשמוע את רעש המאווררים של המחשב שלכם, ולהתרגל לכך שהוא מעין מכונת רעש לבן כבדה. ברגע שתתחילו להריץ על המחשב שלכם סוכן כלשהו – בין אם זה Hermes, קלוד קוד או כל סוכן אחר – המאווררים של המחשב שלכם הולכים לפעול ללא הפסקה והמחשב שלכם יתחיל להתחמם היטב (בממוצע בין 65 ל-70 מעלות). בימי החורף הקרירים שהתחילו להגיע אלינו הקונספט נחמד, ואני לא אשקר שמדי פעם התפנקתי בכרית החימום הזאת – אבל לרוב זה לא נעים, וקיבלתי גם לא מעט הערות מיושבי המשרד על הרעש של המאוורר.

נייד? בערך

נשים לרגע את המעבד וערימות הזיכרון בצד. כי בכל זאת, יש לנו כאן לפטופ שלם. המחשב מגיע עם מסך OLED בגודל 16 אינץ' שנראה מעולה בכל תנאי שבדקתי אותו, ועם מקלדת שבתור מישהו שהתפקיד שלו הוא להקליד כל היום (כמו רובכם), כולל את המילים האלו, הייתה נוחה מאוד גם לאורך זמן. הבעיה הכי גדולה שלי היא גם חלק במחשב שהוא כמעט בגודל המקלדת – והוא משטח המגע של הלפטופ. המשטח הענקי מגיע עד למקשים, במרחק קצר ברמה לא הגיונית, שגרם לי כמה וכמה פעמים להזיז איתו את העכבר או ללחוץ עליו ולהעביר את סמן הטקסט שלי לאזורים שונים – ובכך ייצר לי זמן של מחיקת השינויים, כתיבה מחדש של טקסטים במקום שבו היו אמורים להיכתב ובעיקר תסכול רב. זה לא קשה לעשות משטח מגע הרבה פחות מפלצתי, שנותר אפקטיבי, ויש יצרניות שעושות את זה. לא הכל חייב להיות ענקי, וענקי לא אומר שזה טוב – לראיה המחשב הזה.

אחת הבעיות הקשות שלי עם הלפטופ החדש של אסוס היא העובדה שלא בדיוק מדובר במחשב נייד. הוא אמנם מאוד נייד מבחינת המשקל, רק 1.77 קילו למחשב 16 אינץ', אבל הסוללה של המחשב הזה פשוט לא בנויה לעבודה משמעותית בלי חיבור לחשמל. בכל הזמן שבו הייתי עם המחשב בקושי הצלחתי לסיים יום עבודה סטנדרטי מבלי לחבר אותו לחשמל. האם זה קשור לעובדה שאני מחבר אליו מסך נוסף? כנראה שכן, אבל זה לא מונע מהמקבוק אייר בן השנה וחצי שלי לשרוד יום שלם עם חיבור זהה – ומעבר. לראיה, גם בימים שבהם אני נוסע למשרד, שכוללים יותר משעתיים שבהן המחשב לא בעבודה ויושב בתיק שלי, ואני נמנע מחיבור למסך נוסף, מצאתי שאני מצליח לסיים את יום העבודה עם כמה אחוזים בודדים של סוללה. וזה עוד לפני שאני מדבר על חיבור של אביזרים חיצוניים בסיסיים למחשב כמו עכבר ומקלדת על גבי בלוטות'.

ברגע שתוסיפו למחשב הזה שימוש ב-AI מקומי, או שרחמנא ליצלן תרצו להריץ עליו משחק כלשהו, אתם כבר תמצאו את עצמכם מחברים את המחשב שלכם כדרך קבע למטען הענקי שמגיע איתו, בהספק של 140 וואט, מה שאוטומטית גורם לי לחשוב שהמחשב הזה – שלמרות שהצליחו לדחוס לתוכו חומרה חריגה בפחות משני קילוגרם – הוא פשוט לא באמת נייד. אם התרגלתי להעביר יום עבודה שלם ועוד קצת מחוץ לבית עם המקבוק שלי, דווקא מחשב עם תג מחיר מטורף לגמרי ושימוש בארכיטקטורת ARM שאמורה להיות מוצלחת יותר עם חיי סוללה – לא מצליח לעבור יותר מכמה שעות עבודה. מדובר במחשב שיכול להיות נייד וישמש אתכם מעט בדרכים, אבל אם תצאו מהבית בלי מטען מפלצתי (140 וואט עדיף, אבל גם GaN עוצמתי יחסית כנראה יחזיק אתכם) – תיתקלו מהר מאוד במגבלת הניידות של המחשב הזה. וזו בעיה, לדעתי, כי ככל שהשתמשתי בו הוא הרגיש יותר כמו תחנת עבודה ניידת מאשר לפטופ.

הפיל הכלכלי שבחדר

צילום: גיקטיים

דיברתי לא פעם על המחיר לאורך הסקירה הזאת, וזה הזמן לדבר עליו – כי נכון לעכשיו הוא חלק מהותי איך שניגשים למחשב כזה. המחשב החדש של אסוס עם החומרה של אנבידיה, עם כל 128 גיגה-בייט ה-RAM שבתוכה, עולה כמעט 30 אלף שקל. כן. אנחנו בתקופה של משבר RAM. כן, יש מחשבים יקרים ממנו, ויש מחשבים הרבה הרבה הרבה הרבה יותר זולים ממנו. האם הזולים ממנו ייתנו לכם לא מעט ממה שאתם מקבלים מכל מחשב? כן, האם תוכלו להריץ איתם LLMs ענקיים מקומית? כנראה שלא. אבל האם בסופו של דבר הרצון להריץ מקומית מודלים במחשב שהוא טכנית נייד אבל לא באמת ליותר מכמה שעות הוא באמת הדרך של אנבידיה להיכנס לתחום ה-PC בכל הכוח? אני חושב שלא.

אני חושב שהיה פה רצון לעשות את זה מהר, ואולי לפני שהכל מיושר – וזה מורגש. כן, היכולת להריץ מודלים שרירה וקיימת וגם תיתן לכם תוצרים ועל הנייר חיסכון בהוצאות על מודלים בתשלום – אם אתם ממש יודעים מה אתם עושים. הוא גם נותן לכם לשחק במשחקים שלא יביישו קונסולות ומחשבים נייחים שבניתם בקפידה, אבל באיזה מחיר והאם זה נחשב להצלחה בהשוואה לגיימינג בקונסולה או במחשב נייח מאופטם? התשובה היא כנראה שלא. האם זה אומר שאנבידיה צריכה לקפל את הבסטה? ברור שלא. זה רק אומר שיש עוד מקום לגדול, ואולי גם להקטין – לפחות בגזרת ה-RAM – כדי להפוך את המחשבים האלו למשהו שיכול להגיע ליותר מנישה מאוד מצומצמת. ואולי דווקא בלי תגי מחיר מפוצצים ובלי ניסיונות לעשות הכל בבת אחת, אלא יותר להתקרב לעולמות שבהם חיים המקבוקים של אפל, דווקא שם NVIDIA תראה כי טוב.

מחשב ProArt P16 סופק לסקירה באדיבות ASUS

Control Resonant סופק לסקירה באדיבות NVIDIA

הבהרה: גיקטיים אינה מקבלת תמורה כלשהי עבור הסקירה. גיקטיים אינה משתמשת בלינקים עם אפילייט, אינה משתתפת בתוכניות שותפים שונות ואינה מרוויחה מקניות שתבצעו באתרים השונים. היבואן או נציגיו אינם רואים את הסקירה לפני פרסומה ואין להם כל השפעה על התוכן שלה. לפרטים נוספים.