Beste Wahl

ASUS ROG Flow - AMD Ryzen AI MAX+ 395 AMD Radeon

97.3 Kompakt Bewertung
13.4" AMD Ryzen 5 1600 128GB RAM 1024GB SSD AMD Radeon 8060
Warum wir das empfehlen

Der 16-Kern AMD Ryzen AI MAX+ 395 Prozessor mit 50 TOPS NPU und 128GB LPDDR5X-Speicher bietet in einem 13,4-Zoll-2-in-1-Gehäuse außergewöhnliche KI-Leistung und extreme Multitasking-Fähigkeiten. Die flexible 170°-Kickstand-Konstruktion und das 180-Hz-Touchdisplay machen es zu einem vielseitigen Gerät für Arbeit unterwegs. Es eignet sich ideal für KI-Entwickler und Content-Creator, die maximale Rechenleistung in einem ultraportablen Tablet-Format benötigen.

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Tolle Alternativen

Diese Optionen schneiden ebenfalls sehr gut ab und passen vielleicht besser zu deinen Bedürfnissen

Lenovo ThinkPad X9 14 Gen 1 14.0" Intel Core Ultra

92.3 Kompakt Bewertung
14" Intel Core Ultra 7 268V 32GB RAM 1024GB SSD Intel Arc Graphics
Warum wir das empfehlen

{ "review": "Der Intel Core Ultra 7 268V Prozessor mit integrierter NPU und 32 GB LPDDR5x RAM bietet herausragende Leistung für KI-gestützte Aufgaben und Multitasking. Seine robuste ThinkPad-Bauweise und das 14-Zoll-OLED-Display mit satten Farben sind weitere Stärken. Dieses Notebook ist ideal für Business-Nutzer und Studenten, die einen leistungsstarken, aber nur 1,21 kg leichten Alltagsbegleiter für produktive Workflows benötigen." }

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HP 13.3" EliteBook 8 FLIP G1i 2-in-1 Multi-Touch

81.3 Kompakt Bewertung
13.3" Intel Core Ultra 7 265U 32GB RAM 512GB SSD Intel Graphics
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LG 14" gram Laptop

80.7 Kompakt Bewertung
14" Intel Core Ultra 5 225H 16GB RAM 512GB SSD Intel Arc Graphics
Warum wir das empfehlen

Sein herausragendes Merkmal ist das extrem geringe Gewicht von nur 1,12kg kombiniert mit einer 72Wh-Batterie für lange Laufzeit. Die Ausstattung mit einem Intel Core Ultra 5 225H 14-Core Prozessor und 16GB LPDDR5x RAM bietet zudem solide Leistung für produktive Aufgaben. Dieses Gerät eignet sich ideal für Reisende und Berufspendler, die ein maximal leichtes und langlebiges Gerät für Office-Anwendungen und leichte KI-Workloads benötigen.

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