GreenCube 部落格

Intel Iris Xe 筆電 能跑 AI 嗎？實測：每秒 5–7 個 token

作者：Hector Gras · 2026年10月4日

實際用起來怎麼樣

根據這臺電腦實測的速度推算：時間等於長度除以速度，實際回答開始前還要花一點準備時間。作為參考，英語讀者大多每秒讀約 4 個單詞（Brysbaert, 2019）。中文的 token 數和字數之間沒有固定比例，所以這裡不做換算。一個 400 個 token 的回答，光是讀一遍也要花上不少時間。

我們測到的結果

輸出是 AI 打出回答的速度，單位是每秒 token 數；token 是詞的片段。讀取是它接收你給的內容（問題、貼上的文字或 PDF）的速度。讀取總是比輸出快得多，因為 AI 可以一次讀很多 token，但只能一個一個地寫。

每個數字的測量方式：瞭解更多測量方法

1. GreenCube 0.1.42 中的真實聊天：從應用程式日誌裡讀取每個 100 個 token 及以上回答的速度。範圍去掉了最慢和最快的各十分之一。
2. GreenCube 0.1.42 自帶的速度測試，啟動時執行，用來在顯示卡和 CPU 之間做選擇：各寫一次短回答。

多次測量的結果用範圍表示：同一臺電腦每次執行的速度都會略有不同。

這意味著什麼

橫向對比

在用 Gemma 4 E2B 測過的 2 臺電腦中，這臺的輸出速度排第 2 名。Intel Core Ultra 5 筆電 每秒輸出 14–18 個 token，快約 2.5 倍。

測試電腦

一位真實測試者自己日常使用的電腦，不是實驗室機器：

• 筆電
• 顯示卡: 僅 Intel 內建顯示卡
• 顯示記憶體（VRAM）: 無（沒有獨立顯示卡）
• 記憶體: 8 GB
• 處理器: Intel, 8 執行緒

檢視你自己的電腦

不確定你的電腦配置？30 秒就能查到：

1. 按 Ctrl + Shift + Esc 開啟工作管理員。
2. 進入效能。
3. 點選記憶體：右上角的數字就是你的記憶體。
4. 點選 GPU：右上角的名稱就是你的顯示卡，專用 GPU 記憶體就是你的顯示記憶體。只看到沒有專用記憶體的 Intel 或 AMD 顯示卡？那就說明你沒有獨立顯示卡。

然後在完整表格裡找最接近的顯示卡。同一款顯示卡顯示記憶體更大，能裝下更大的 AI；同樣顯示記憶體的新顯示卡通常更快。

我們測過的其他電腦

• RTX 2080 Ti: 65–71 token/秒 (Gemma 4 E4B)
• RX 5700 XT: 63–72 token/秒 (Gemma 4 E4B)
• RTX 5060: 56 token/秒 (Gemma 4 E4B)
• RTX 3060: 53–55 token/秒 (Gemma 4 E4B)
• RX 6600: 42–44 token/秒 (Gemma 4 E4B)
• GTX 1660 Super: 37–38 token/秒 (Gemma 4 E4B)
• GTX 1650: 約 20 token/秒 (Gemma 4 E4B)
• Intel Core Ultra 5 筆電: 14–18 token/秒 (Gemma 4 E2B)
• RX 580: 10–11 token/秒 (Gemma 4 E4B)

我的電腦能跑 AI 嗎？ 全部 10 臺電腦彙總在一張表裡，以及你的電腦用起來會怎樣。

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