酷睿Ultra 7 255H實戰(zhàn)阿里Z-Image-Turbo大模型：1分鐘極速出圖

2025 年下半年，AIGC 領域的技術(shù)迭代速度遠超市場預期。

例如，就在近期阿里巴巴通義實驗室推出的開源圖像生成模型 Z-Image，憑借“輕量且高性能”的特性迅速重塑了競爭格局。數(shù)據(jù)顯示，該模型上線后迅速登頂 Hugging Face 趨勢榜雙榜第一，發(fā)布首日下載量即突破 50 萬。

圖片來自阿里通義大模型官方公眾號

盡管 Z-Image 僅擁有 60 億（6B）參數(shù)，但其生成質(zhì)量卻足以對標 20B 以上閉源旗艦模型的生成能力 ——

不僅能精細還原皮膚質(zhì)感、發(fā)絲細節(jié)及自然光影，Z-Image-Turbo 版更能精準渲染中英文混合文本，即使在小字號、復雜排版或海報設計等高難度場景下，也能保持文字清晰、版式自然，同時又不犧牲人臉真實感與整體畫面美感。

更具深遠意義的是，Z-Image-Turbo 的出現(xiàn)，配合英特爾在移動端處理器算力的持續(xù)演進，正在打破“高質(zhì)量文生圖必須依賴昂貴獨立顯卡”的行業(yè)壁壘。

就在近期，IT之家拿到了一臺搭載英特爾酷睿 Ultra 7 255H 處理器、配備銳炫 140T 核顯及 32GB 內(nèi)存的筆記本電腦，通過實測來解答一個核心問題：在輕薄本的集成顯卡平臺上，Z-Image-Turbo 效果究竟如何？

6B 參數(shù)放出“王炸”

在很長一段時間里，AIGC 模型存在一個默認的等式：模型效果 = 參數(shù)量 = 硬件門檻。

例如，F(xiàn)lux 2.0 等開源模型雖然效果驚艷，但動輒 30B 以上的參數(shù)量和對 24GB 顯存的硬性要求，將絕大多數(shù)普通用戶拒之門外。

阿里發(fā)布的 Z-Image-Turbo，定位為“輕量且高性能”的基礎模型，參數(shù)量僅為 60 億（6B）。按照常理，6B 參數(shù)量的模型難以在細節(jié)和邏輯上與大模型抗衡。而 Z-Image 之所以能以小博大，核心在于其底層的技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新。

據(jù)官方資料，其采用了單流擴散 Transformer（S3-DiT）架構(gòu)，將文本、圖像潛變量與時間步條件統(tǒng)一為單序列輸入，實現(xiàn)了跨模態(tài)的早融合，從而顯著提升了參數(shù)利用率。此外，在數(shù)據(jù)層面，通義實驗室構(gòu)建了包含世界知識圖譜的高效數(shù)據(jù)生態(tài)，用“對的數(shù)據(jù)”替代了盲目堆砌的“多的數(shù)據(jù)”。

具體到本次測試的 Turbo 版本，它是標準版 Z-Image 的蒸餾優(yōu)化版。其最大的突破在于不僅保留了照片級的真實感，更將推理步驟壓縮至僅需 8 步。無論是日常創(chuàng)作、海報設計，還是快速原型生成，它都能在 16GB 顯存顯卡上流暢運行，做到“所想即所得”。

這種“小而美”的模型特質(zhì)，恰好與算力有限卻普及率極高的移動 PC 平臺高度契合，更為英特爾酷睿 Ultra 等集顯平臺，搭建起了輕量化 AIGC 應用的完美落地場景。

在門檻降低的同時，硬件端的承載能力同樣關(guān)鍵。

本次測試的核心硬件平臺為搭載英特爾酷睿 Ultra 7 255H 處理器的筆記本電腦（雷神 AIBOOK），配備 32GB 內(nèi)存和銳炫 140T 核顯。

在傳統(tǒng)認知中，集成顯卡往往是很難承擔 AIGC 工作的。但是英特爾在酷睿 Ultra 時代引入的架構(gòu)革新，正在改變這一刻板印象。對于 AIGC 任務而言，最大的瓶頸往往不是計算核心的速度，而是顯存（VRAM）的容量。當模型加載和推理所需的顯存超過物理上限時，程序往往會直接崩潰或無法運行。

英特爾的解決方案在于極其靈活的統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)。通過 Intel Graphics Software 中的“共享 GPU / NPU 內(nèi)存覆蓋”選項，用戶可以將系統(tǒng)內(nèi)存動態(tài)劃分為顯存使用。

在本次測試的 32GB 內(nèi)存機型上，系統(tǒng)最多可將 87% 的容量（約 27.3GB）共享給銳炫核顯。

27.3GB 的可用顯存容量，實際上已經(jīng)超越了許多桌面級旗艦顯卡。雖然 DDR5 內(nèi)存的帶寬無法與 GDDR6X 相比，但在模型加載和運行大規(guī)模權(quán)重的場景下，“能不能跑”是 0 和 1 的區(qū)別，而英特爾通過內(nèi)存共享技術(shù)解決了“從無到有”的問題。

此外，銳炫 140T 本身的算力也不容小覷。

作為第一梯隊的集成顯卡，它采用 Xe LPG 架構(gòu)，擁有 128 個計算單元（CU），運行頻率達 2.25GHz。該核心不僅支持光線追蹤、XeSS 等多項獨顯級圖像技術(shù)，更集成了 AI 增強與 DeepLink 雙編碼引擎（支持 AV1 編碼），AI 算力可達 77 TOPS，為高負載的圖形渲染與算法運算提供了堅實的性能支撐。

實測表現(xiàn)

如何本地部署，IT之家這里就不做說明了，大家可以點擊通義大模型官方教程進行了解：《Z-Image 零基礎上手指南：本地部署 + 提示詞模板實戰(zhàn)》。

下面進入核心測試環(huán)節(jié)，我們直接調(diào)用 ComfyUI 預設的 Z-Image-Turbo 工作流，測試設定分辨率為 1080×1440，這是移動端豎屏內(nèi)容的常見規(guī)格。

在默認采樣器設置下，我們將迭代步數(shù)設定為 8 步。

測試內(nèi)容首先是真實人物社交媒體封面（1080×1440），考驗皮膚質(zhì)感與光影，以及中文文字排版效果。

其次是水墨畫風格的海報（1080x1920），考驗圖文排版與風格化能力。

第三組則是 3D 動漫人物（1080×1440），考驗二次元渲染能力。

測試過程中，任務管理器數(shù)據(jù)顯示，銳炫 140T 的 Compute（計算）引擎以及內(nèi)存均處于滿負載工作狀態(tài)，表明硬件性能得到了充分釋放。

最終的測試結(jié)果：

如下圖所示，三次文生圖分別耗時 1 分 29 秒、1 分 29 秒和 2 分 07 秒。

迭代速度：分別為 11.14s/it、11.18s/it 和 15.89s/it。

生成的圖片在人物皮膚質(zhì)感、光影細節(jié)上表現(xiàn)出色，總體質(zhì)量極佳，完全具備直接使用的水平。

對于一款集成顯卡的輕薄本而言，不到兩分鐘的時間，就完成一張高質(zhì)量圖片，這一表現(xiàn)已足以稱得上驚艷。這也證明了酷睿 Ultra 7 255H 并非僅僅能“跑通”大模型，而是已經(jīng)具備了“可用”的生產(chǎn)力屬性。

成片效果：

當然，如果你追求極限，可以將迭代步數(shù)進一步壓縮至 4 步。

此時單張生成時間大幅縮短至 1 分鐘內(nèi)。雖然在細節(jié)豐富度與光影質(zhì)感上做出了些許讓步，但畫面的核心元素與整體結(jié)構(gòu)依然保持完整，完全處于可用范疇。

下面來到更為具體的生產(chǎn)力場景，比如IT之家新聞的 AI 配圖，筆者這里找到了一篇《“史上最嚴”充電寶安全標準曝光：3C 認證全面失效，強制配備屏幕或聯(lián)網(wǎng) App》文章，并進行配圖（迭代步數(shù)為 4），提示詞如下：

一個胖乎乎的巨大移動電源正在被多個戴著 " 工信部 " 安全帽的工程師進行嚴格體檢，工程師們拿著放大鏡、電壓表等工具在各個部位檢測，表情嚴肅。移動電源身上貼著 " 新國標 " 的合格證標簽，但表情痛苦，渾身冒著汗珠，旁邊還有幾個不合格的小移動電源被扔進垃圾桶。

成片效果：

從實際圖片來看，圖片的核心視覺元素 —— 安全帽、檢測工具、情緒表達等均未丟失，且構(gòu)圖飽滿。對于新聞配圖而言，它已經(jīng)成功傳達了“嚴格監(jiān)管”與“優(yōu)勝劣汰”的主題。

當然，在“工信部”等特定中文漢字的渲染上，模型仍存在筆畫錯誤或亂碼現(xiàn)象。需后期進行文字修補。但直白來說，直接作為意象插圖使用，它已達到了“即產(chǎn)即用”的及格線。

再來看看出圖時間 ——29 秒。

這也意味著在需要快速出圖以驗證創(chuàng)意靈感的場景下，英特爾銳炫核顯配合 Z-Image-Turbo 已能提供扎實的生產(chǎn)力支持，其實際體驗甚至優(yōu)于部分受限于網(wǎng)絡排隊或生成速度較慢的在線云端模型。

結(jié)語

在 Z-Image-Turbo 問世之前，在普通輕薄本上運行高質(zhì)量文生圖任務曾被視為“不可能完成的任務”，極低的生成速度使其失去了實用價值。而如今，6B 級小模型與酷睿 Ultra 平臺的強強聯(lián)合，徹底粉碎了 AIGC 必須綁定高性能獨立顯卡的硬件壁壘。

此次 Z-Image-Turbo 的實測表現(xiàn)，實則是英特爾在 AI PC 領域長期布局的一個縮影。面對過去制約本地 AI 部署的最大短板 —— 顯存容量，英特爾通過動態(tài)顯存分配技術(shù)（Shared GPU Memory），巧妙地利用大容量系統(tǒng)內(nèi)存填補了核顯獨立顯存的物理缺口，為大模型的運行構(gòu)建了充裕的資源池。

正如上述測試數(shù)據(jù)表明，即便是定位主流中高端的酷睿 Ultra 7 255H，也能輕松駕馭此類任務。

可以說，Z-Image-Turbo 與英特爾酷睿 Ultra 處理器的結(jié)合，展示了一種全新的 AI 應用范式：高性能模型輕量化與通用硬件專業(yè)化的雙向奔赴。

對于內(nèi)容創(chuàng)作者和普通用戶而言，這意味著無需花費高昂成本組裝臺式機，僅憑手中的主流輕薄本，即可在本地安全、快速地運行 AIGC 工作流。酷睿 Ultra 7 255H 在本次測試中展現(xiàn)出的算力韌性，以及銳炫 140T 在 OpenVINO 框架下的高效執(zhí)行力，證明了英特爾在 AI PC 時代的硬件準備已趨于成熟。

隨著未來更多像 Z-Image-Turbo 這樣優(yōu)秀的開源模型涌現(xiàn)，以及英特爾在驅(qū)動層面的持續(xù)優(yōu)化，本地 AI 計算的普及化進程將進一步加速。

對于廣大用戶而言，這意味著下一臺創(chuàng)作工具，未必需要是厚重的移動工作站。在星巴克的咖啡桌上，在出差的高鐵途中，利用手邊的輕薄本，將腦海中的創(chuàng)意瞬間轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的圖像 —— 這種過去“不敢想”的場景，如今已真實地發(fā)生在我們眼前。