聯想AI主機P7預覽版於2026年10月24日在CSDN 1024程序員日暨AI構建者大會亮相，同場啟動「先享計劃」，邀請首批用戶試用編程和辦公任務。聯想稱，這部約重300克的裝置最高可在本地運行125B參數模型，支援256K上下文；不過現階段公布的是預覽和招募安排，零售價及正式上市日期仍未有定案。78

這次亮相是預覽，不是正式開賣

P7定位為面向編程、辦公及智能體任務的個人AI裝置。這次「先享計劃」主要讓首批用戶在實際工作情境中試用，並非代表產品已全面零售發售。7

聯想主打本地推理：把部分模型運算留在個人裝置上，目標是減少對付費雲端Token的依賴，並讓重要資料留在本機處理。這些屬於產品定位和廠方說法，並不等同獨立驗證過的私隱保障或節省成本保證。1

雙芯分工：M50推理、P1處理系統任務

據報道，P7採用後摩智能M50及此芯科技CIX P1兩款晶片。M50負責大模型推理；相關報道引述的標稱數據為10瓦下160 TOPS。P1則負責系統運行和調度等工作；早期報道亦指它是配備NPU的12核心SoC。315

早前有報道列出整機算力為190 TOPS、最高功耗30瓦。這是整機口徑，與M50單晶片的160 TOPS、10瓦不是同一項數據，不宜混為一談。36

125B、256K：要留意這是公布的上限

今次預覽報道指，P7最高支援本地運行125B參數模型及256K上下文，應用方向包括生成程式碼、推理和工具調用。 這些數字應視為廠方公布的能力上限，並不代表每款模型、每種任務都能達到同樣表現。

較早報道曾提及122B參數、128K上下文及約每秒50 tokens；另一篇會後報道則列出每秒20至65 tokens的推理速度。10 現有資料沒有交代足以重現測試的完整條件，因此未能確認不同模型規模、上下文長度和速度是否可以同時實現，也不能把單一最高數字當成所有使用情境的保證。

模型和量化數據，仍欠測試細節

一篇會後報道列出Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8-27B及Qwen3.6-35B-A3B等通用模型，並提到圖像設計、文件識別、語音識別和語音合成等模型類別。 這反映產品宣傳不只針對文字生成，但現有資料未有提供完整模型清單和各模型的運行條件。

另有報道提及混合INT4／INT8量化，並稱四項基準測試的平均分數相當於BF16基準的98.3%。10 這只代表該報道所述測試的平均分數比較，不等於所有任務都保留98.3%的效果，更不是速度提升數據。由於報道未提供足夠細節供外界重現測試，這項量化表現目前亦未能視為經獨立驗證的結論。10

當作「個人Token Hub」：接駁工具、處理長任務

聯想將P7定位為個人Token Hub。據產品介紹，用戶可透過Token管理器設定API或URL，把本地模型接駁至編程工具和智能體應用，亦可查看或切換已安裝模型。 實際兼容範圍和使用成本，仍會視乎軟件支援、所選模型和任務而定；公開資料未有獨立對照數據，量化使用P7能節省多少雲端費用。

聯想亦宣傳7×24小時執行任務，以及本地和雲端模型調度；相關產品介紹稱，用戶可透過手機、平板或PC查看進度並繼續操作。1 這些是廠方描述的功能和使用方式，現有報道未提供獨立的長時間運作測試結果。

產品負責人孫科表示，真正的生產力不應要求用戶每次深入使用AI前先計算Token成本，也不應令用戶在把重要任務交給AI之前再三猶豫。1 這句話概括了P7的產品主張：把本地模型、任務執行和工具接入整合到一部個人裝置之中。

售價和上市日期仍未公布

截至相關預覽報道發布時，聯想仍未公布P7零售價或正式上市日期。78 因此，「先享計劃」代表早期體驗或共同開發招募，不能當作零售發售日期已經敲定。

聯想AI主機P7預覽版於2026年10月24日在CSDN 1024程序員日暨AI構建者大會亮相，同場啟動「先享計劃」，邀請首批用戶試用編程和辦公任務。聯想稱，這部約重300克的裝置最高可在本地運行125B參數模型，支援256K上下文；不過現階段公布的是預覽和招募安排，零售價及正式上市日期仍未有定案。78

這次亮相是預覽，不是正式開賣

P7定位為面向編程、辦公及智能體任務的個人AI裝置。這次「先享計劃」主要讓首批用戶在實際工作情境中試用，並非代表產品已全面零售發售。7

聯想主打本地推理：把部分模型運算留在個人裝置上，目標是減少對付費雲端Token的依賴，並讓重要資料留在本機處理。這些屬於產品定位和廠方說法，並不等同獨立驗證過的私隱保障或節省成本保證。1

雙芯分工：M50推理、P1處理系統任務

據報道，P7採用後摩智能M50及此芯科技CIX P1兩款晶片。M50負責大模型推理；相關報道引述的標稱數據為10瓦下160 TOPS。P1則負責系統運行和調度等工作；早期報道亦指它是配備NPU的12核心SoC。315

早前有報道列出整機算力為190 TOPS、最高功耗30瓦。這是整機口徑，與M50單晶片的160 TOPS、10瓦不是同一項數據，不宜混為一談。36

125B、256K：要留意這是公布的上限

今次預覽報道指，P7最高支援本地運行125B參數模型及256K上下文，應用方向包括生成程式碼、推理和工具調用。 這些數字應視為廠方公布的能力上限，並不代表每款模型、每種任務都能達到同樣表現。

較早報道曾提及122B參數、128K上下文及約每秒50 tokens；另一篇會後報道則列出每秒20至65 tokens的推理速度。10 現有資料沒有交代足以重現測試的完整條件，因此未能確認不同模型規模、上下文長度和速度是否可以同時實現，也不能把單一最高數字當成所有使用情境的保證。

模型和量化數據，仍欠測試細節

一篇會後報道列出Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8-27B及Qwen3.6-35B-A3B等通用模型，並提到圖像設計、文件識別、語音識別和語音合成等模型類別。 這反映產品宣傳不只針對文字生成，但現有資料未有提供完整模型清單和各模型的運行條件。

另有報道提及混合INT4／INT8量化，並稱四項基準測試的平均分數相當於BF16基準的98.3%。10 這只代表該報道所述測試的平均分數比較，不等於所有任務都保留98.3%的效果，更不是速度提升數據。由於報道未提供足夠細節供外界重現測試，這項量化表現目前亦未能視為經獨立驗證的結論。10

當作「個人Token Hub」：接駁工具、處理長任務

聯想將P7定位為個人Token Hub。據產品介紹，用戶可透過Token管理器設定API或URL，把本地模型接駁至編程工具和智能體應用，亦可查看或切換已安裝模型。 實際兼容範圍和使用成本，仍會視乎軟件支援、所選模型和任務而定；公開資料未有獨立對照數據，量化使用P7能節省多少雲端費用。

聯想亦宣傳7×24小時執行任務，以及本地和雲端模型調度；相關產品介紹稱，用戶可透過手機、平板或PC查看進度並繼續操作。1 這些是廠方描述的功能和使用方式，現有報道未提供獨立的長時間運作測試結果。

產品負責人孫科表示，真正的生產力不應要求用戶每次深入使用AI前先計算Token成本，也不應令用戶在把重要任務交給AI之前再三猶豫。1 這句話概括了P7的產品主張：把本地模型、任務執行和工具接入整合到一部個人裝置之中。

售價和上市日期仍未公布

截至相關預覽報道發布時，聯想仍未公布P7零售價或正式上市日期。78 因此，「先享計劃」代表早期體驗或共同開發招募，不能當作零售發售日期已經敲定。