Русский
Техника →
Компьютеры →
Аудио и видео →
Умный дом →
Уход за кожей →
Города и регионы →

Lenovo Legion R9000P 2022 vs Lenovo Legion R9000P 2023

Коротко

Lenovo Legion R9000P 2022 выигрывает это сравнение со счётом 44/100, опережая Lenovo Legion R9000P 2023 (41).

Главные различия: Процессор (AMD Ryzen 7 6000series vs AMD Ryzen 9 7000series).

Оценки рассчитаны по 5 публичным характеристикам; недостающие данные помечаются как неизвестные и заполняются медианой категории, не выдаваясь за измеренные.

🏆 Победитель Lenovo Legion R9000P 2022

Lenovo Legion R9000P 2022

Lenovo
44баллов / 100
0 побед · 3 ничьи ZOL Users ★ 5.0 (545)
Lenovo Legion R9000P 2023

Lenovo Legion R9000P 2023

Lenovo
41баллов / 100
0 побед · 3 ничьи ZOL Users ★ 4.9 (3450)

С одного взгляда

0–100 по группам, нормализовано в категории · Нажмите группу для деталей

Lenovo Legion R9000P 2022Lenovo Legion R9000P 2023
Дисплей 41 41
Производительность 18 18
Батарея 70 51
Дизайн 58 72

Лучшая цена сейчас

Дешёвые альтернативы

В чём разница

1 · Только различающиеся строки, с вердиктом по каждой

Lenovo Legion R9000P 2022Lenovo Legion R9000P 2023В чём разница
Процессор AMD Ryzen 7 6000seriesAMD Ryzen 9 7000series Зависит

Полная таблица

Сгруппировано и сворачивается · Нажмите группу, чтобы свернуть

Дисплей1▾
Lenovo Legion R9000P 2022Lenovo Legion R9000P 2023
Сенсорный экран — —
Производительность1▾
Lenovo Legion R9000P 2022Lenovo Legion R9000P 2023
Процессор AMD Ryzen 7 6000series AMD Ryzen 9 7000series
Батарея1▾
Lenovo Legion R9000P 2022Lenovo Legion R9000P 2023
Ёмкость аккумулятора 80 Wh —
Дизайн2▾
Lenovo Legion R9000P 2022Lenovo Legion R9000P 2023
Вес 2550 g —
Операционная система Windows 11 Home Basic 64-bit Windows 11 Home Basic 64-bit

Источники данных: GSMArena

Частые вопросы

Что лучше, Lenovo Legion R9000P 2022 или Lenovo Legion R9000P 2023?

Lenovo Legion R9000P 2022 имеет более высокую общую оценку (44 против 41).

В чём главные различия?

Главные различия: Процессор (AMD Ryzen 7 6000series vs AMD Ryzen 9 7000series).

Как рассчитываются оценки?

Мы нормализуем 5 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.