Deux ans plus tard, le vrai mini PC arrive : Asus Ascent Q10 et Snapdragon X2 Elite testés

Il y a deux ans, le Snapdragon X Elite a été présenté puis retiré ; seules quelques centaines de kits ont été expédiés et les acheteurs ont été remboursés. Ce vide s'est transformé en une longue attente d'un vrai bureau Windows on ARM. Entre-temps, Project Voltera et son successeur Windows Dev Kit 2023 avaient déjà permis le ARM64 natif pour Visual Studio et .NET, mais ils étaient à la traîne en vitesse. Face au premier portable X Elite, Voltera affichait 14 contre 26 sur Speedometer et mettait environ 90 secondes sur le Mandelbrot Python, soit à peu près la moitié du rythme. Ce retard a repoussé la montée en volume de Qualcomm de 2025 à 2026.

Asus Ascent Q10 : le premier vrai bureau X2 Elite

L'Asus Ascent Q10 (aussi nommé QN10 dans la presse) comble ce vide comme la première machine de production avec Snapdragon X2 Elite . L'unité de test embarque 32 Go LPDDR5X et 512 Go de stockage , avec trois USB4 , Ethernet 2,5 GbE et Wi-Fi 7 à l'arrière. L'alimentation vient d'un gros bloc 180 W ; le testeur le signale à juste titre en 2026 et se demande si la puce aura jamais besoin de toute cette puissance. La machine reste silencieuse, chauffe en charge sans devenir bruyante. La consommation murale est d'environ 109 W pendant la compilation et de 120-125 W pour l'exécution Python.

Anatomie du X2 Elite 88-100

À l'intérieur se trouve le Snapdragon X2 Elite X2E-88-100 : Oryon de troisième génération gravé en 3 nm , 18 cœurs (12 prime jusqu'à 4,7 GHz, 6 performance jusqu'à 3,4 GHz) et 53 Mo de cache . Tous les cœurs sont des gros cœurs, pas de petits cœurs d'efficacité. Le contrôleur est LPDDR5X-9523, 128 bits, 152 Go/s ; la variante Extreme atteint 228 Go/s . Pour référence, le M4 fait 120 Go/s , le M4 Pro 273 Go/s . Le graphisme est confié à un Adreno X2-90 à 1,7 GHz , avec 2,3x de performances par watt revendiquées face à la première génération ; le NPU Hexagon passe à 80 TOPS (INT8) contre 45 auparavant. Le design décline la même architecture du portable au bureau.

Pour les développeurs, l'essentiel est le logiciel. Visual Studio , .NET , Node.js et Python existent désormais en binaires ARM64 natifs. Installez le mauvais binaire et la traduction Prism s'enclenche, un peu comme Rosetta chez Apple, traduisant le x64 à la volée avec un net ralentissement. La vidéo montre ce piège deux fois : d'abord Node, puis Python en version x64 qui divise la vitesse par deux. Passer au bon binaire ARM64 double ou triple le score. Sous Windows on ARM, ce choix est l'erreur la plus coûteuse.

Scores synthétiques : de Geekbench à la fluidité navigateur

Sur les tests synthétiques, Geekbench est limpide : le Q10 devance de 26 pour cent en mono-cœur et de 27 pour cent en multi-cœur le kit X Elite annulé, battant les machines AMD HX470 et Intel Panther Lake de 20 à 30 pour cent dans les deux sens, frôlant le Mac Mini M4 Pro et dépassant le M5 du MacBook Air (3597 mono / 17550 multi) . Le même jour, Speedometer 2/3 surprend : Q10 48,6 , M4 47,8 , M4 Pro 45 , HX470 37 — c'est la première fois qu'Apple est distancé en fluidité mono-cœur ; le score provient de la passe Chrome, il reflète donc la sensation navigateur au quotidien et, avec la bonne pile logicielle, le X2 Elite égale ou dépasse la famille M4.

Le banc d'outillage web compagnon a d'abord semé la confusion. En tant que CLI Node exécutant TypeScript/Babel/Prettier/Lebab, il donnait 8,15 exécutions par seconde sur Node x64 et 11,8 sur Node ARM64 ; SER10 28, ancien kit X Elite 22. La même suite en HTML Chrome atteignait alors 63 sur TypeScript et 49,89 de moyenne géométrique , en tête du peloton. L'écart vient de la différence d'enveloppe V8 entre Node et Chrome plus l'adéquation d'architecture. La leçon : si vous utilisez Node, l'ARM64 est obligatoire ; sinon même la puce la plus rapide tourne au tiers de son potentiel.

Charges développeur réelles : compilations et Python

Pour le code compilé, une compilation .NET personnalisée avec 100 000 espaces de noms et du vrai code dans chacun cherche à garder le compilateur honnête. Elle se termine en 77 secondes , en silence et à peine tiède, le boîtier n'étant que légèrement chaud. Le M4 Pro prend la première place en 66 secondes , le M4 106 , l'ancien kit X Elite 86. Le Q10 est donc deuxième sur les compilations multi-cœurs tout en restant silencieux sur le bureau pendant des heures. La consommation est d'environ 109 W , le bloc 180 W n'est donc pas saturé.

Le banc Python Mandelbrot interprété pousse tous les cœurs à 100 pour cent. D'abord avec Python x64 : 50,43 secondes , ventilateurs à peine audibles mais toujours discrets. Avec Python ARM64 : 21,76 secondes, il gagne : M4 Pro 23,2 , M4 31,4 , ancien kit et SER10 28,9. La consommation murale est de 120-125 W . Ensemble, les deux tests prouvent : avec les bons binaires, le X2 Elite reste modestement derrière le M4 Pro sur les compilations multi-cœurs mais le bat sur le Python mono-tâche lourd ; avec le mauvais binaire, la même puce paie le double.

IA : tentative NPU, limite GPU et surprise CPU

La section IA tempère les attentes. La tentative avec le NPU Hexagon de 80 TOPS via Llama.cpp + backend Hexagon a calé au pilote et n'a jamais tourné. La mémoire unifiée est de 32 Go, mais via OpenCL le GPU ne peut utiliser qu'environ 15 Go , les 17 Go restants restent réservés, si bien que les grands modèles retombent sur le CPU. Curieusement, le CPU bat le GPU sur tous les modèles ici : Llama 3B CPU 41 contre GPU 31 tokens par seconde , GPT-OSS 20B MoE 35 contre 33 . Pour situer : 5 tokens par seconde, c'est la vitesse de lecture , 40 plus vite qu'un survol , 100 terminé avant même que vous leviez les yeux .

À travers les modèles, le tableau se précise. Llama 3.2 3B : Q10 41, ancien kit 36, M4 46, M4 Pro 101 (Apple tourne sous MLX , son meilleur cas). Les modèles denses 27B chutent à 5-6 tokens par seconde, soit la vitesse de lecture, réveillant chaque paramètre à chaque token. Le mixture-of-experts (MoE) remet du rythme : GPT-OSS 20B 35 , Qwen 3 35B 27 tokens par seconde , et le Qwen de 22 Go tient dans les 32 Go du Q10 alors qu'il ne tient pas dans un Mini de 16 Go. Un contexte réaliste de 16 000 tokens attend 53 secondes le premier token ; avec un second utilisateur sur la même machine, tout le monde tombe à environ 7 tokens par seconde , donc aujourd'hui c'est une machine de bureau pour une seule personne.

Le verdict final est mûr. Pour les développeurs Windows, le tueur de Mac Mini, c'est oui : il tient la promesse de deux ans et rivalise au sommet pour les compilations, le navigateur et Python. Pour l'IA, c'est non : à prix plus élevé, le M4 de base à 599 dollars avec MLX est plus rapide sur les petits modèles, la bande passante fait décoller le M4 Pro sur les grands, et le Q10 coûte plus cher. Vérifiez d'abord la compatibilité ARM64. La vague M6 rebatttra les cartes, mais aujourd'hui le Q10 est un choix silencieux et efficace pour les équipes qui veulent de la puissance sur un bureau Windows.