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主要参数 i5 13500TE i5 13600H
CPU主频
1.30 GHz
2.80 GHz
核心数量
14
12
线程数量
20
16
单核睿频
4.50 GHz
4.80 GHz
核心架构
Raptor Lake
Raptor Lake
制作工艺
10 nm
10 nm
二级缓存
11.50 MB
--
三级缓存
24 MB
18 MB
TDP功耗
35 W
45 W
内存参数 i5 13500TE i5 13600H
内存类型
DDR4-3200
DDR5-4800
DDR4-3200
DDR5-5200
LPDDR4X-4266
LPDDR5-6400
内存通道数
双通道
双通道
最大支持内存
128 GB
64 GB
ECC
支持
支持
显卡参数 i5 13500TE i5 13600H
核心显卡
Intel UHD Graphics 770
Intel Iris Xe Graphics 80
GPU频率
0.30 GHz
0.40 GHz
Turbo频率
1.55 GHz
1.50 GHz
最大共享内存
64 GB
32 GB
Compute units
32
80
Shader
256
640
Direct X
12
12
最大显示器数
3
4
光线追踪技术
不支持
不支持
帧率增强技术
不支持
不支持
发布时间
2021Q4
2020Q3

i5 13500TE / i5 13600H 参数对比总结

💡以下内容由AI总结

先说结论:

  • **如果你想要一台轻薄、能玩游戏或做视频剪辑的笔记本,或者需要更快的单核/多核响应速度,选择 i5‑13600H
  • **如果你需要的是低功耗、低热量、体积极小的工业机箱、NAS 或一体机,或者对电源消耗有严格要求,选择 i5‑13500TE

为什么会这样?

对比点i5‑13500TEi5‑13600H
主频 / 睿频基础1.30 GHz / 睿频4.50 GHz基础2.80 GHz / 睿频4.80 GHz
核心/线程14 核 / 20 线程12 核 / 16 线程
TDP(功耗)35 W45 W
GPUIntel UHD Graphics 770Intel Iris Xe Graphics 80
内存支持DDR4/DDR5,最高128 GBDDR4/DDR5/LPDDR,最高64 GB
PCIe 通道20条28条
XinBench 单核得分242271
XinBench 多核得分19852515

日常体验上的区别

  1. 单核性能(浏览网页、Office、轻度游戏)

    • i5‑13600H 的单核得分高约10%,意味着它在打开网页、编辑文档或玩不太占资源的游戏时会更快、更流畅。
    • i5‑13500TE 虽然也能完成这些任务,但在同样的操作下会稍慢一些。
  2. 多核性能(多任务、视频渲染、编译代码)

    • i5‑13600H 的多核得分高约25%。当你同时运行多个程序,或进行需要大量并行计算的工作(如视频后期、3D 渲染)时,它能明显减少等待时间。
    • i5‑13500TE 在这类场景下会显得吃力一点。
  3. 功耗与散热

    • i5‑13500TE 的TDP只有35W,适合放进超小型机箱或长时间运行的服务器。它发热少、噪音低,非常适合工业设备、NAS 或一体机。
    • i5‑13600H 的TDP为45W,虽然略高,但在笔记本里配合风扇和散热设计还能保持相对凉爽。若你想让机器跑得更久、更稳定,还是建议使用专门的散热方案。
  4. 图形处理能力

    • i5‑13600H 搭载 Iris Xe Graphics 80,比 UHD 770 更强大。即使是轻度游戏或高清视频播放,也能获得更好的画面质量和帧率。
    • i5‑13500TE 的集成显卡足以满足日常办公和偶尔观看高清视频,但不适合玩现代游戏。
  5. 内存与扩展性

    • 如果你计划装到64GB以上的大容量内存(比如专业工作站),i5‑13500TE 能支持最多128GB;而 i5‑13600H 最多只能装到64GB。
    • 同时,i5‑13600H 支持 LPDDR 系列内存,可进一步提升移动设备的续航和散热表现。

用途对应

  • 工业级迷你主机 / NAS / 一体机i5‑13500TE:低功耗、低热量、可持续长时间运转。
  • 高性能笔记本(轻薄或游戏本)i5‑13600H:更快的单核、多核表现,更强的集成显卡,更大的 PCIe 通道,为游戏和创作提供更好的体验。

简而言之:如果你想要一台“省电、安静”的小型设备,就选 i5‑13500TE;如果你想要一台“快、能玩游戏”又不介意稍微高一点功耗的笔记本,就选 i5‑13600H。两者都属于同一代 Raptor Lake 架构,只是针对不同使用场景做了优化。

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