聯想 AI 主機 P7 於 2026 年 10 月 24 日在 CSDN 1024 程式設計師日暨 AI 構建者大會以預覽版亮相，同步啟動「先享計畫」，邀請首批使用者試用程式開發與辦公任務。聯想表示，這台約 300 克的裝置最高可在本機運行 125B 參數模型，並支援 256K 上下文；不過目前公布的是預覽與招募資訊，零售價格及正式上市日期仍未確認。78

這次亮相公布了什麼？

P7 被定位為面向程式開發、辦公與 AI 智能體任務的個人裝置。先享計畫的重點，是邀請使用者在實際工作情境中試用並參與共創，而不是宣布產品已全面上市。7

聯想把本機推論列為主要賣點：希望將部分模型運算留在個人裝置上，減少對付費雲端 Token 的依賴，也讓重要資料能在本機處理。這些是產品定位與廠商主張，並不等於已經獲得獨立驗證的隱私保障或成本承諾。1

M50 與 P1：一顆負責推論，一顆處理系統任務

據報導，P7 採用後摩智能 M50 與此芯科技 CIX P1 兩顆晶片。M50 用於大模型推論；相關報導轉述其標稱效能為 10 瓦下 160 TOPS。P1 則負責系統運作與任務調度；早期報導也提到它是搭載 NPU 的 12 核心 SoC。315

先前報導另列出整機算力 190 TOPS、最高功耗 30 瓦。這是整機數據，與 M50 單晶片的 160 TOPS、10 瓦並非同一項指標，不能直接混為一談。36

125B 與 256K：聯想公布的能力上限

這次預覽報導稱，P7 最高支援在本機運行 125B 參數模型及 256K 上下文，並面向程式碼生成、推理與工具呼叫等任務。 這些數字應視為廠商公布的能力上限，不代表每款模型、每種工作負載都能達到相同表現。

早期報導曾列出 122B 參數、128K 上下文與約每秒 50 個 Token 等數據；另一篇會後報導則提到推理速度約為每秒 20 至 65 個 Token。10 現有資料沒有提供可重現的測試條件，因此無法確認不同模型規模、上下文長度與速度數據是否能同時成立，也不能把單一最高值當成各種使用情境的保證。

本機模型與量化數據，仍需要更多測試細節

一篇會後報導列出 Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8-27B 與 Qwen3.6-35B-A3B 等通用模型，也提到圖像設計、文件辨識、語音辨識及語音合成等模型類別。 這顯示產品宣傳不只聚焦文字生成，但現有資料未列出完整模型清單，也沒有逐一說明各模型的運行條件。

另有報導提到混合 INT4／INT8 量化，並稱四項基準測試的平均分數達 BF16 基準的 98.3%。10 這表示該報導所述測試中的平均分數比較，不代表所有任務都保留 98.3% 的效果，也不是速度提升幅度。由於報導未提供足以重現測試的細節，這項量化表現目前不宜視為已獲獨立驗證的結論。10

「個人 Token Hub」主打開發與辦公用途

聯想將 P7 宣傳為個人 Token Hub。據產品介紹，使用者可透過 Token 管理器設定 API 或 URL，將本機模型接入程式開發工具及智能體應用，並查看或切換已安裝的模型。 實際相容範圍與使用成本，仍會受到軟體支援、模型選擇和任務類型影響；目前公開資料沒有提供獨立對照測試，量化使用 P7 能省下多少雲端費用。

聯想也宣傳 7×24 小時任務執行，以及本機與雲端模型調度；相關產品介紹稱，使用者可透過手機、平板或 PC 查看任務進度並接續操作。1 這些是廠商描述的功能與使用方式，報導並未提供獨立的長時間連續運作測試結果。

產品負責人孫科表示，真正的生產力不該要求使用者每次深入使用 AI 前都先計算 Token 成本，也不該讓人交付重要任務前反覆猶豫。1 這段話點出 P7 的產品主張：把本機模型、任務執行與工具串接整合在一台個人裝置裡。

售價與上市時間尚未確認

截至相關預覽報導發布時，聯想尚未公布 P7 的零售價格或正式上市日期。78 因此，「先享計畫」代表早期體驗或共創招募，不應與已確認的零售發售混為一談。

聯想 AI 主機 P7 於 2026 年 10 月 24 日在 CSDN 1024 程式設計師日暨 AI 構建者大會以預覽版亮相，同步啟動「先享計畫」，邀請首批使用者試用程式開發與辦公任務。聯想表示，這台約 300 克的裝置最高可在本機運行 125B 參數模型，並支援 256K 上下文；不過目前公布的是預覽與招募資訊，零售價格及正式上市日期仍未確認。78

這次亮相公布了什麼？

P7 被定位為面向程式開發、辦公與 AI 智能體任務的個人裝置。先享計畫的重點，是邀請使用者在實際工作情境中試用並參與共創，而不是宣布產品已全面上市。7

聯想把本機推論列為主要賣點：希望將部分模型運算留在個人裝置上，減少對付費雲端 Token 的依賴，也讓重要資料能在本機處理。這些是產品定位與廠商主張，並不等於已經獲得獨立驗證的隱私保障或成本承諾。1

M50 與 P1：一顆負責推論，一顆處理系統任務

據報導，P7 採用後摩智能 M50 與此芯科技 CIX P1 兩顆晶片。M50 用於大模型推論；相關報導轉述其標稱效能為 10 瓦下 160 TOPS。P1 則負責系統運作與任務調度；早期報導也提到它是搭載 NPU 的 12 核心 SoC。315

先前報導另列出整機算力 190 TOPS、最高功耗 30 瓦。這是整機數據，與 M50 單晶片的 160 TOPS、10 瓦並非同一項指標，不能直接混為一談。36

125B 與 256K：聯想公布的能力上限

這次預覽報導稱，P7 最高支援在本機運行 125B 參數模型及 256K 上下文，並面向程式碼生成、推理與工具呼叫等任務。 這些數字應視為廠商公布的能力上限，不代表每款模型、每種工作負載都能達到相同表現。

早期報導曾列出 122B 參數、128K 上下文與約每秒 50 個 Token 等數據；另一篇會後報導則提到推理速度約為每秒 20 至 65 個 Token。10 現有資料沒有提供可重現的測試條件，因此無法確認不同模型規模、上下文長度與速度數據是否能同時成立，也不能把單一最高值當成各種使用情境的保證。

本機模型與量化數據，仍需要更多測試細節

一篇會後報導列出 Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8-27B 與 Qwen3.6-35B-A3B 等通用模型，也提到圖像設計、文件辨識、語音辨識及語音合成等模型類別。 這顯示產品宣傳不只聚焦文字生成，但現有資料未列出完整模型清單，也沒有逐一說明各模型的運行條件。

另有報導提到混合 INT4／INT8 量化，並稱四項基準測試的平均分數達 BF16 基準的 98.3%。10 這表示該報導所述測試中的平均分數比較，不代表所有任務都保留 98.3% 的效果，也不是速度提升幅度。由於報導未提供足以重現測試的細節，這項量化表現目前不宜視為已獲獨立驗證的結論。10

「個人 Token Hub」主打開發與辦公用途

聯想將 P7 宣傳為個人 Token Hub。據產品介紹，使用者可透過 Token 管理器設定 API 或 URL，將本機模型接入程式開發工具及智能體應用，並查看或切換已安裝的模型。 實際相容範圍與使用成本，仍會受到軟體支援、模型選擇和任務類型影響；目前公開資料沒有提供獨立對照測試，量化使用 P7 能省下多少雲端費用。

聯想也宣傳 7×24 小時任務執行，以及本機與雲端模型調度；相關產品介紹稱，使用者可透過手機、平板或 PC 查看任務進度並接續操作。1 這些是廠商描述的功能與使用方式，報導並未提供獨立的長時間連續運作測試結果。

產品負責人孫科表示，真正的生產力不該要求使用者每次深入使用 AI 前都先計算 Token 成本，也不該讓人交付重要任務前反覆猶豫。1 這段話點出 P7 的產品主張：把本機模型、任務執行與工具串接整合在一台個人裝置裡。

售價與上市時間尚未確認

截至相關預覽報導發布時，聯想尚未公布 P7 的零售價格或正式上市日期。78 因此，「先享計畫」代表早期體驗或共創招募，不應與已確認的零售發售混為一談。