Framework笔记本已引入LPCAMM2模块化内存架构 性能表现暂不敌MacBook Pro
Process Lasso是一款功能Windows进程管理工具，可有效避免电脑出现蓝屏、假死等情况。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起，适合需要持续观察和微调设备状态的场景。
Framework笔记本采用LPCAMM2模块化内存，打破LPDDR5X焊接传统，但内存带宽仅九万七千七百七十五兆字节每秒，比苹果M5MacBookPro低约百分之三十九，原因是速率七千四百六十七兆传输率每秒低于九千六百兆传输率每秒。模块化设计可升级，未来高规格模块量产将补齐性能短板。
移动内存这块，最近来了个不小的变化。可修复笔记本领域的知名玩家 Framework，在新款产品里用上了 LPCAMM2 模块化内存架构，直接打破了传统 LPDDR5X 内存必须焊死在主板上的局面。这种新形态在保留低功耗、高速度这些老本行的同时，还给了用户一个自己动手升级 RAM 的自由——听起来是不是挺香的？
不过，模块化带来的可扩展性，总得在性能上付出点代价。YouTuber Alex Ziskind 跑了一轮 STREAM 内存基准测试，把搭载 LPCAMM2 内存的 Framework Laptop 13 Pro 和采用固态焊接内存的苹果 M5 MacBook Pro 直接拉出来比了一比。结果呢？M5 MacBook Pro 冲到了 136000 MB/s 的内存带宽，而 Framework 的模块化方案只到了 97775 MB/s——前者高出大约 39%。差距不小。
这种性能差异的根子，其实出在内存的运行速率上。Framework 笔记本里那块 LPCAMM2 模块跑的是 7467 MT/s，而苹果 M5 MacBook Pro 的板载统一内存跑到 9600 MT/s——频率更高，带宽自然更猛。需要明确的是，这带宽差距纯粹是内存规格本身决定的，跟“模块化”还是“焊接”这种物理封装形式没啥关系。
落到实际场景里，这个带宽劣势会让 Framework 在跑某些 AI 大模型时，Token 生成速度比苹果设备慢一截。但话说回来，模块化设计也有它板载内存永远比不了的独门优势：固态焊接内存意味着你买定离手，未来面对越来越大的 AI 模型算力需求只能干瞪眼；而 Framework 用户呢，以后换个容量更大的 LPCAMM2 模块，就能轻松跑起大型本地 AI 模型。更何况，随着 9600 MT/s 规格的 LPCAMM2 内存模块逐步量产、进入供应链，模块化笔记本在带宽上的短板也迟早会被补齐。
联发科宣布将于9月15日14:30发布天玑9600系列，其中Pro版采用台积电第二代2nm N2P工艺，为品牌首款2nm手机芯片。相比N3E，该制程在相同功耗下性能提升最高18%，功耗降低约36%。芯片主打能效、游戏光追及4K 240fps影像能力，标准版则基于3nm工艺。
火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力，依托字节自研豆包多模态大模型，凭借火山方舟一站式平台，提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务，结合高性能AI算力，助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。
