HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz vs Lenovo Legion Go
Коротко
Lenovo Legion Go выигрывает это сравнение со счётом 44/100, опережая HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz (40).
Оценки рассчитаны по 10 публичным характеристикам; недостающие данные помечаются как неизвестные и заполняются медианой категории, не выдаваясь за измеренные.
![HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz](/static/img/products/hidevolution-hidevolution-2024-asus-rog-ally-x-rc72la-7-fhd-120hz.webp?v=1790587223)
HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz
HIDevolution
С одного взгляда
0–100 по группам, нормализовано в категории · Нажмите группу для деталей
| HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz | Lenovo Legion Go | |
|---|---|---|
| Дисплей | 33 | 80 |
| Производительность | 55 | 55 |
| Дизайн | 48 | 7 |
Лучшая цена сейчас
Дешёвые альтернативы
Nintendo Switch 2
Asus ROG Ally X
Sony PlayStation Portal
Nintendo Switch OLED
Valve Steam Deck OLED
Asus ROG Ally Z1 Extreme
Полная таблица
Сгруппировано и сворачивается · Нажмите группу, чтобы свернуть
Дисплей4▾
| HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz | Lenovo Legion Go | |
|---|---|---|
| Размер экрана | — | 8.8 in |
| Плотность пикселей | — | 256 ppi |
| Частота обновления | — | 144 Hz |
| Яркость | — | 500 nits |
Производительность3▾
| HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz | Lenovo Legion Go | |
|---|---|---|
| Чипсет | — | AMD Z1 Extreme |
| ОЗУ | — | 16 GB |
| Память | — | 512 GB |
Дизайн2▾
| HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz | Lenovo Legion Go | |
|---|---|---|
| Вес | — | 854 g |
| Толщина | — | 13 mm |
Платформа1▾
| HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz | Lenovo Legion Go | |
|---|---|---|
| ОС | — | Windows 11 |
Источники данных: GSMArena
Частые вопросы
Что лучше, HIDevolution [2024] ASUS ROG Ally X RC72LA 7" FHD 120Hz или Lenovo Legion Go?
Lenovo Legion Go имеет более высокую общую оценку (44 против 40).
В чём главные различия?
Оценки рассчитаны по 10 публичным характеристикам; недостающие данные помечаются как неизвестные и заполняются медианой категории, не выдаваясь за измеренные.
Как рассчитываются оценки?
Мы нормализуем 10 публичных характеристик внутри категории и взвешиваем их по группам для оценки 0–100; недостающие значения наследуются от моделей с идентичными характеристиками или импутируются по медиане категории, поэтому неполная карточка никогда не получает преимущества. Методология открыта.