







Geekbench ML是一款机器学习性能测试工具。
由Primate Labs开发。对,就是做Geekbench跑分的那家公司。
说白了,它专门测你手机跑AI任务有多快。
目标用户很明确:想知道自己设备AI性能的人。
1. 机器学习性能测试
测你设备的AI运算速度。cpu、GPU、NPU都能测。
可以直接跑CPU和GPU。也可以通过NNAPI调用神经加速器。
2. 计算机视觉测试
包括图像分割、人脸检测、姿态估计这些任务。
其实呢,这些都是现在App里常见的AI功能。
比如视频会议的背景虚化,社交软件的滤镜,运动App的姿势识别。
3. 自然语言处理测试
测机器翻译这类任务的处理速度。
就是那种实时翻译网页、图片文字的场景。
4. 跨平台对比
所有平台用同一套测试和数据集。
支持Android、iOS、macOS、windows、Linux。
所以你可以拿安卓机和iPhone直接比。
1. 测试基于真实场景
不是那种合成跑分。用的是行业标准模型。
测出来的结果能直接反映你日常用AI应用时的表现。
2. 结果可横向对比
所有设备用相同标准测试。
你可以直观看到不同手机、不同芯片之间的差距。
3. 覆盖NPU测试
现在越来越多手机带专用AI芯片。
Geekbench ML能单独测NPU,看它到底比CPU快多少。
4. 面向未来的负载设计
v0.6加了深度估计、风格转移、图像超分辨率。
这些是未来AI应用会大量用到的方向。
你看,等于提前帮你摸底设备能不能扛住下一代AI功能。
1、深度估计,这是一项有助于模拟常见相机软件效果的工作。
2、风格转移,该工作负载将模拟生成式人工智能如何在常见用例中发挥作用,如复制照片风格以创建不同的照片。
3、图像超分辨率,该工作负载将模拟人工智能驱动的图像增强。
v0.6版本
1. 升级了机器学习框架,底层依赖库换新了。
2. 新增"深度估计"负载,模拟相机景深效果的处理。
3. 新增"风格转移"负载,测生成式AI做图片风格转换的速度。
4. 新增"图像超分辨率"负载,测AI放大图片的执行效率。
5. 安装包体积约473MB,因为内置了多个测试模型。

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