Najlepsze laptopy dla Studenci kierunków ścisłych w Polsce, Apple, Powyżej 10 000 zł
Co oznacza laptop w kategorii STEM Student: laptop, który udźwignie studia inżynierskie, szybki procesor do kompilacji, dość pamięci RAM na symulacje lub maszynę wirtualną, zapas GPU na okazjonalne zadania z ML lub CUDA, a przy tym wystarczająco mobilny na codzienne życie na kampusie. Typowe zastosowanie: MATLAB, SolidWorks, AutoCAD, Python i notatniki Jupyter, kompilowanie C++ lub Rusta, sporadyczna praca z CUDA, nagrane wykłady. Pasuje do studentów inżynierii, informatyki, fizyki, matematyki i data science, od licencjatu po doktorat.
Istotne także dla: STEM laptops · engineering laptops · CS student laptops · MATLAB & simulation
Wyświetlane: Powyżej 10 000 zł · Apple or Framework
-
#1ZwycięzcaObiektywny profilWaga1.63 kgBateria15.0 hrWyświetlacz14.2"RAM32 GBDysk2 TBSkładowe SelvaScore
-
92
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
87
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
81
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
63
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
61
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
66
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
92
-
#2Drugie miejsceObiektywny profilWaga1.60 kgBateria16.0 hrWyświetlacz14.2" 3024x1964RAM24 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
64
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
49
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
84
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
83
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
63
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
64
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
78
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
64
-
#3PolecanyObiektywny profilWaga2.14 kgBateria20.0 hrWyświetlacz16.2" 3456x2234RAM48 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
85
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
65
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
88
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
90
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
63
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
44
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
78
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
85
-
#4Obiektywny profilWaga–Bateria22.0 hrWyświetlacz16.2"RAM64 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
85
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
70
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
88
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
95
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
63
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
44
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
78
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
85
-
#5Obiektywny profilWaga2.15 kgBateria22.0 hrWyświetlacz16.2" 3456x2234RAM48 GBDysk2 TBSkładowe SelvaScore
-
92
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
65
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
87
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
95
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
63
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
44
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
78
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
92
-
#6Obiektywny profilWaga2.15 kgBateria22.0 hrWyświetlacz16.2" 3456x2234RAM32 GBDysk2 TBSkładowe SelvaScore
-
92
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
87
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
95
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
63
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
44
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
66
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
92



