| 参数 | Ultra 7 265F | Ultra 9 285K |
|---|---|---|
| 发布/定位 | 2025‑01‑07，面向高性能台式机 | 2024‑10‑24，面向极致性能台式机 |
| 核心/线程 | 20 / 20 | 24 / 24 |
| 大核 | 8 × 2.4 GHz → 5.3 GHz | 8 × 3.7 GHz → 5.7 GHz |
| 小核 | 12 × 1.8 GHz → 4.6 GHz | 16 × 3.2 GHz → 4.6 GHz |
| 制程 / 架构 | 3 nm Arrow Lake‑S | 3 nm Arrow Lake‑S |
| 三级缓存 | 30 MB | 36 MB |
| TDP | 65 W（基本） | 125 W（基本） |
| 睿频 TDP | 182 W | 250 W |
| ECC | 不支持 | 支持（对服务器/工作站友好） |
| 指令集 | 标准 AI Boost 3.0 | 加入 AI Boost 3.0 + TVB |
| 内存 | DDR5‑6400 双通道 192 GB | DDR5‑6400 双通道 192 GB |
| PCIe | 5.0 x20 | 5.0 x20 |
| 价格区间 | 约 2 ~ 2.5 k 美元（非公开） | 约 3.5 ~ 4 k 美元（非公开） |
核心差异：Ultra 9 在大核频率、核心数量、L3 缓存以及 AI 指令集上都有显著提升；并且支持 ECC，适合需要高可靠性的工作站或服务器场景。
| 评测 | Ultra 7 265F | Ultra 9 285K | 说明 |
|---|---|---|---|
| Cinebench R23 单核 | 2202 | 2348 | 约 6.4 % 提升 |
| Cinebench R23 多核 | 25 459 | 42 614 | 约 66 % 提升 |
| Geekbench 6 单核 | 3 115 | 3 283 | 约 5.6 % 提升 |
| Geekbench 6 多核 | 20 735 | 25 870 | 约 25 % 提升 |
| Cinebench 2024 单核 | 136 | 145 | 约 6.6 % 提升 |
| Cinebench 2024 多核 | 1 409 | 2 416 | 约 71 % 提升 |
结论：在所有单核跑分中，两者差距不大，Ultra 9 仅比 Ultra 7 高约 5‑7 %。但在多核跑分中，Ultra 9 的提升幅度远大，尤其是 71 % 的多核 Cinebench 2024 和 66 % 的 Cinebench R23，说明在大规模并行工作负载（3D 渲染、视频编码、科学计算等）中，Ultra 9 明显占优。
| 场景 | 适合型号 | 说明 |
|---|---|---|
| 游戏 / 轻量级多媒体 | Ultra 7 265F | 单核性能相近，功耗低，价格更友好，适合普通玩家和轻度创作者。 |
| 高端创作 / 4K/8K 渲染 | Ultra 9 285K | 大量核心 + 较大缓存 + AI Boost，能显著缩短渲染时间。 |
| AI / 机器学习推理 | Ultra 9 285K | 具备 AI Boost 3.0 与 TVB，硬件加速 AI 工作负载。 |
| 服务器 / 工作站 | Ultra 9 285K | ECC 内存支持，稳定性更高，适合需要持续高负载的场景。 |
| 预算有限 / 电源受限 | Ultra 7 265F | TDP 65 W，散热更简易，电源需求低，适合中小型机箱。 |
预算
功耗/散热
核心密度与多核性能
ECC 与可靠性
未来可扩展性
| 用户类型 | 推荐型号 | 备注 |
|---|---|---|
| 预算敏感的普通玩家 | Ultra 7 265F | 单核足够，低功耗，性价比高。 |
| 高性能创作者（渲染、视频后期） | Ultra 9 285K | 8P + 16E 组合，AI 加速，能显著提升渲染效率。 |
| AI/ML 开发者 | Ultra 9 285K | AI Boost 与 TVB，硬件加速 AI 推理。 |
| 服务器/工作站 | Ultra 9 285K | ECC 支持，稳定性更高，适合长时间高负载。 |
| 小型机箱/低功耗主机 | Ultra 7 265F | 65 W TDP，热量低，散热更简便。 |
最终结论：如果你需要最大化多核性能、AI 加速或 ECC，或者预算充足，Ultra 9 285K 是更好的选择；如果你更看重功耗、散热、价格或单核需求足够，Ultra 7 265F 也能满足日常和轻度创作需求。请根据你主导的工作负载和预算制定最终决策。
