Kör AI lokalt: Acer Swift Go 16 AI testad med Stable Diffusion, ChatGPT, Gemma3 och andra
Acer Swift Go 16 AI, med 16 GB RAM och en AMD Ryzen 7 350, har nyligen genomgått våra tester. Tillägget "AI" i namnet tyder på att den här bärbara datorn är redo för AI-applikationer. Vår recensiontyder dock på att minnet kan vara ganska underdimensionerat för denna användning. Språkmodeller, bildgeneratorer och videoverktyg blir dock allt mer kraftfulla och kräver ändå mindre RAM-minne. På papperet skulle några intressanta AI-modeller kunna köras på den bärbara datorns minne. Vi satte dem på prov.
Den senaste versionen av Windows 11 innehåller redan flera AI-verktyg, varav vissa körs lokalt och andra på Microsofts servrar. Tyvärr är det inte alltid tydligt varifrån Copilot och andra hämtar sin datorkraft. Copilot-appen kräver genomgående en aktiv internetanslutning. Vissa funktioner i appen Foton fungerar lokalt utan internetanslutning, medan andra kräver ett Microsoft-konto och inte fungerar offline. Förbättringar av bild- och ljudkvalitet från webbkamerainspelningar hanteras lokalt via NPU (Neural Processing Unit). Microsofts Recall-funktion återinfördes också, vilket utlöste en del kontroverser. Den är dock fortfarande inaktiverad som standard och kan bara användas när enhetskryptering och lösenordsskydd är aktiverat. Många andra AI-funktioner i Windows är inte särskilt märkbara eller fungerar bara med Microsoft Office.
För att använda alternativa språkmodeller och bildgenereringsverktyg lokalt behöver du specifik programvara. Men processen för att få dessa program att fungera på din hemdator är inte längre lika besvärlig som den var för bara ett år sedan. Nu finns det enkel programvara för båda, som installeras snabbt och öppnar upp många möjligheter för användaren. Amuse erbjuder programvara för bildgenerering och bildredigering med AI, särskilt anpassad för AMD-hårdvaran i Acer Swift Go 16 AI. LM Studio erbjuder ett bekvämt sätt att använda SLM:er (små språkmodeller) - i princip AI:er för textgenerering. FastFlowLM är inte riktigt lika bekvämt att använda, men det körs mer energieffektivt på NPU. Vi installerade alla tre programmen på vår testenhet. Men den Acer Swift Go 16 AI som vi använde är tyvärr inte optimalt utrustad med bara 16 GB minne. Windows och de förinstallerade Acer-programmen förbrukar snabbt sex till nio gigabyte av det begränsade minnet. Det gör att det finns cirka 10 GB minne tillgängligt för AI. Amuse fastställer att cirka 8 GB minne är användbart. LM Studio uppskattar 15 GB, men kraschar när vi försöker ladda en tillräckligt stor språkmodell.
AMUSE - AI-bildredigering och -generering
Vi körde Amuse i dess senaste version vid testtillfället (3.1). Programvaran är gratis och installeras bekvämt. AMD-processorns NPU stöds här, vilket bör märkbart påskynda arbetet med AI, även utan en dedikerad GPU. Förutom text-till-bild-generering erbjuder den också bild-till-video- och bild-till-bild-funktioner.
För att faktiskt generera bilder måste du först installera Amuse och sedan ladda in lämpliga modeller. Detta görs med hjälp av programmet, vilket är relativt enkelt men tidskrävande eftersom varje modell innehåller flera gigabyte data. Av de tre förinställningar som Amuse erbjuder i nybörjarläget fungerar inte alternativet "Balanserad" för oss. lägena "Fast" och "Quality" fungerar däremot, även om det bara är det snabba läget som verkligen fungerar utan problem. "Fast"-läget förlitar sig på den lilla Dreamshaper LCM Turbo. Den passar bra i den bärbara datorns begränsade minne och arbetar mycket snabbt. Bilderna genereras på några sekunder. I expertläget körs även StableDiffusion XL Turbo och StableDiffusion 3. Den senare kan till och med avlastas till NPU. Men båda modellerna utnyttjar den bärbara datorns minne fullt ut och körs inte riktigt snabbt. Minnesutnyttjandet är särskilt problematiskt när Amuse körs, inget annat på den bärbara datorn går smidigt. I allvarliga fall kraschar Amuse till och med om ett webbläsarfönster i bakgrunden kräver för mycket minne. Det är bara roligt att använda den lilla Dreamshaper LCM. Ändå ger den relativt bra resultat. Dess rötter är dock tydligt synliga i Stable Diffusion 1.5. Om du inte är uppmärksam på anvisningarna kommer du att se många luddiga kanter och konstiga proportioner. Men Dreamshaper LCM är också otroligt snabb. Inom en blinkning kan denna modell skapa bilder. Här prioriteras kvantitet framför kvalitet. När en bild redan är någorlunda acceptabel. Kvaliteten kan sedan förbättras ytterligare i Amuse med bild-till-bild-redigering.
LM Studio - Chatbots, resonemangsmodeller och mycket mer
LM Studio är ett system för hantering och exekvering av språkmodeller. På din bärbara dator kan ChatGPT-derivat, Llama, Qwen3 och andra köras lokalt. Precis som med Amuse verkar den begränsande faktorn för Acer Swift Go 16 AI vara det magra minnet, snarare än processorkraften. OpenAI:s nya gpt-oss 20B kraschar vid laddning på grund av otillräckligt minne. Baserat på erfarenhet kan vi bekräfta att modellen körs felfritt på bärbara datorer med AMD Ryzen 9 370 och 32 GB minne.
Qwen3 Vi 8B, Qwen3 4B Thinking och IBM:s Granite 4 H Tiny (Q4_K_M och Q8_0) fungerade förvånansvärt bra på den bärbara datorn från Acer. IBM:s minsta språkmodell är anmärkningsvärt snabb och briljerar med tillräckliga svar. Qwen3 Vi 8B imponerar med en mycket naturlig ton i sitt tal och visar särskilda kvaliteter i bildbehandling. För personer med nedsatt syn skulle en sådan AI kunna vara till stor hjälp på en bärbar dator. Resonemangsmodellen Qwen3 4B Thinking är långsammast i våra tester när den hanterar rena textsvar. Men i första hand är det svaren som imponerar. Beroende på frågans komplexitet kan det ta upp till fem minuter att få ett svar från Qwen3. Naturligtvis kan du följa med under tankeprocessen och ingripa omedelbart om svaret går helt i fel riktning.
Många andra mindre språkmodeller borde också fungera bra på vår testenhet. Men varje språkmodell förbrukar också en betydande mängd utrymme på SSD. Du bör förvänta dig 3 till 7 GB per språkmodell. De små SLM:erna (Small Language Models) visar sig vara förvånansvärt mångsidiga.
AI i farten - FastFlowLM med fullt stöd för AMD-NPU
De som använder LM Studio på resor får tyvärr vara beredda på att batteriet tar slut snabbt. LM Studio använder både CPU och GPU för alla beräkningar. Den energieffektiva NPU:n i vår Ryzen 7 350 lämnades tyvärr orörd. FastFlowLM låter dig dra nytta av NPU-prestandan i AMD-chippet. Detta medför en betydligt lägre strömförbrukning, trots att LLM:erna inte körs märkbart långsammare på NPU:n. Kvaliteten på utdata förblir oförändrad. FastFlowLM är dock något svårare att använda än LM Studio, eftersom det inte har ett eget grafiskt användargränssnitt. Ett GUI för FastFlowLM kan erhållas via Open WebUI. Annars används det via Windows PowerShell. Även om det kan vara en unik upplevelse.
Som jämförelse mätte vi den bärbara datorns energiförbrukning när vi använde Gemma3:4b med LM Studio och FastFlowLM. Med FastFlowLM var den bärbara datorns maximala effektuttag cirka 25 watt. Betydligt högre var strömförbrukningen när vi använde samma modell via LM Studio. Vi uppmätte ett strömuttag på cirka 65 watt. Båda fallen hade fortfarande en utmatningshastighet (i tokens per sekund) som var betydligt högre än 10 tokens/sekund. Beroende på hur du beräknar det uppnår Gemma3:4b cirka 250 till 600 ord per minut med 10 tok/s. En tumregel är att 1,8 tokens motsvarar ett tyskt ord och 1,3 tokens motsvarar ett engelskt ord. Vi analyserade de tyska texter som Gemma skapat och kom fram till cirka 450 ord per minut. Vilket är mycket snabbare än den typiska läsaren.
Slutsats - Lokal AI är möjlig men inte alltid användbar
Windows AI-funktioner fungerar felfritt på Acer Swift Go 16 AI. Överraskande nog visas svaren från SLM:er som Gemma3, Qwen3 och Granite 4 snabbt på skärmen, men med varierande kvalitet beroende på modell och uppgift. Den som definitivt vill använda Text2Image-modeller och andra funktioner från Amuse bör förmodligen välja en bärbar dator med mer minne. Acer Swift Go Acer Swift Go 16 AI är också tillgänglig med 32 GB RAM.
I slutändan är AI fortfarande i sin linda. Programvara som är enkel att använda och som utnyttjar kapaciteten hos AMD NPU finns ännu inte. Det är beklagligt, eftersom den prestanda vi kunde uppnå med lite tinkering var särskilt imponerande. Även Amuse visar lovande potential på den bärbara datorn, men för vår smak genererar den för många felmeddelanden och är ibland ganska långsam.
Våra tester visar främst: Om du vill använda AI-funktioner på ett effektivt sätt behöver du mycket snabbt RAM-minne. Den bästa AI är värdelös om alla andra program, t.ex. Word och webbläsare, fryser när man använder AI-funktioner.
Källa(n)
