酷睿Ultra 7 255H實戰阿里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。數據顯示，該模型上線后迅速登頂 Hugging Face 趨勢榜雙榜第一，發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，但其生成質量卻足以對標 20B 以上閉源旗艦模型的生成能力 ——

不僅能精細還原皮膚質感、發絲細節及自然光影，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，配合英特爾在移動端處理器算力的持續演進，正在打破“高質量文生圖必須依賴昂貴獨立顯卡”的行業壁壘。

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 = 參數量 = 硬件門檻。

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

阿里發布的 Z-Image-Turbo，定位為“輕量且高性能”的基礎模型，參數量僅為 60 億（6B）。按照常理，6B 參數量的模型難以在細節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架構創新。

據官方資料，其采用了單流擴散 Transformer（S3-DiT）架構，將文本、圖像潛變量與時間步條件統一為單序列輸入，實現了跨模態的早融合，從而顯著提升了參數利用率。此外，在數據層面，通義實驗室構建了包含世界知識圖譜的高效數據生態，用“對的數據”替代了盲目堆砌的“多的數據”。

具體到本次測試的 Turbo 版本，它是標準版 Z-Image 的蒸餾優化版。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，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 內存和銳炫 140T 核顯。

在傳統認知中，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一內存架構。通過 Intel Graphics Software 中的“共享 GPU / NPU 內存覆蓋”選項，用戶可以將系統內存動態劃分為顯存使用。

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

27.3GB 的可用顯存容量，實際上已經超越了許多桌面級旗艦顯卡。雖然 DDR5 內存的帶寬無法與 GDDR6X 相比，但在模型加載和運行大規模權重的場景下，“能不能跑”是 0 和 1 的區別，而英特爾通過內存共享技術解決了“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，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，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

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》。

下面進入核心測試環節，我們直接調用 ComfyUI 預設的 Z-Image-Turbo 工作流，測試設定分辨率為 1080×1440，這是移動端豎屏內容的常見規格。

在默認采樣器設置下，我們將迭代步數設定為 8 步。

測試內容首先是真實人物社交媒體封面（1080×1440），考驗皮膚質感與光影，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，任務管理器數據顯示，銳炫 140T 的 Compute（計算）引擎以及內存均處于滿負載工作狀態，表明硬件性能得到了充分釋放。

最終的測試結果：

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感、光影細節上表現出色，總體質量極佳，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，就完成一張高質量圖片，這一表現已足以稱得上驚艷。這也證明了酷睿 Ultra 7 255H 并非僅僅能“跑通”大模型，而是已經具備了“可用”的生產力屬性。

成片效果：

當然，如果你追求極限，可以將迭代步數進一步壓縮至 4 步。

此時單張生成時間大幅縮短至 1 分鐘內。雖然在細節豐富度與光影質感上做出了些許讓步，但畫面的核心元素與整體結構依然保持完整，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，強制配備屏幕或聯網 App》文章，并進行配圖（迭代步數為 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，且構圖飽滿。對于新聞配圖而言，它已經成功傳達了“嚴格監管”與“優勝劣汰”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力支持，其實際體驗甚至優于部分受限于網絡排隊或生成速度較慢的在線云端模型。

結語

在 Z-Image-Turbo 問世之前，在普通輕薄本上運行高質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，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，英特爾通過動態顯存分配技術（Shared GPU Memory），巧妙地利用大容量系統內存填補了核顯獨立顯存的物理缺口，為大模型的運行構建了充裕的資源池。

正如上述測試數據表明，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化的雙向奔赴。

對于內容創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?？犷?Ultra 7 255H 在本次測試中展現出的算力韌性，以及銳炫 140T 在 OpenVINO 框架下的高效執行力，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 這樣優秀的開源模型涌現，以及英特爾在驅動層面的持續優化，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，將腦海中的創意瞬間轉化為高質量的圖像 —— 這種過去“不敢想”的場景，如今已真實地發生在我們眼前。