AI Benchmark
8.9 143
v6.0.2 por Ignatov Andrey
Sobre AI Benchmark
Reconhecimento facial, classificação de imagens, resposta a perguntas...
Seu smartphone é capaz de executar as mais recentes Deep Neural Networks para executar essas e muitas outras tarefas baseadas em IA? Ele tem um chip de IA dedicado? É rápido o suficiente? Execute o AI Benchmark para avaliar profissionalmente seu desempenho de IA!
Classificação atual do telefone: http://ai-benchmark.com/ranking
O AI Benchmark mede a velocidade, precisão, consumo de energia e requisitos de memória para vários algoritmos-chave de IA e visão computacional. Entre as soluções testadas estão métodos de classificação de imagens e reconhecimento facial, redes neurais usadas para super-resolução de imagem/vídeo e aprimoramento de fotos, modelos de IA que predizem texto e realizam respostas a perguntas, além de soluções de IA usadas em sistemas de direção autônoma e smartphones para real- Estimativa de Profundidade de Tempo e Segmentação Semântica de Imagens. A visualização das saídas dos algoritmos permite avaliar seus resultados graficamente e conhecer o estado da arte atual em vários campos de IA.
No total, o AI Benchmark consiste em 78 testes e 26 seções listadas abaixo:
Seção 1. Classificação, MobileNet-V2
Seção 2. Classificação, Inception-V3
Seção 3. Reconhecimento facial, MobileNet-V3
Seção 4. Classificação, EfficientNet-B4
Seções 5/6. Execução de modelo paralelo, 8 x Inception-V3
Seção 7. Rastreamento de Objetos, YOLO-V4
Seção 8. Reconhecimento Óptico de Caracteres, CRNN
Seção 9. Segmentação Semântica, DeepLabV3+
Seção 10. Segmentação paralela, 2 x DeepLabV3+
Seção 11. Desfoque de fotos, IMDN
Seção 12. Super-Resolução de Imagem, ESRGAN
Seção 13. Super-Resolução de Imagem, SRGAN
Seção 14. Redução de ruído de imagem, U-Net
Seção 15. Estimativa de Profundidade, MV3-Profundidade
Seção 16. Aprimoramento de Imagem, DPED ResNet
Seção 17. Aprimoramento de imagem, instância DPED
Seção 18. Renderização de Efeito Bokeh, PyNET+
Seção 19. ISP de câmeras aprendidas, PUNET
Seção 20. Super-resolução de vídeo FullHD, XLSR
Seção 21/22. Super-resolução de vídeo 4K, VideoSR
Seção 23. Conclusão de Texto, LSTM
Seção 24. Resposta a perguntas, MobileBERT
Seção 25. Conclusão do Texto, ALBERT
Seção 26. Limites de Memória, ResNet
Além disso, é possível carregar e testar seus próprios modelos de aprendizado profundo do TensorFlow Lite no modo PRO.
Uma descrição detalhada dos testes pode ser encontrada aqui: http://ai-benchmark.com/tests.html
Observação: a aceleração de hardware é compatível com todos os SoCs móveis com NPUs dedicados e aceleradores de IA, incluindo os chipsets Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio / Dimensity e UNISOC Tiger. A partir do AI Benchmark v4, também é possível ativar a aceleração de IA baseada em GPU em dispositivos mais antigos nas configurações ("Acelerar" -> "Ativar aceleração de GPU", é necessário OpenGL ES-3.0+).
Seu smartphone é capaz de executar as mais recentes Deep Neural Networks para executar essas e muitas outras tarefas baseadas em IA? Ele tem um chip de IA dedicado? É rápido o suficiente? Execute o AI Benchmark para avaliar profissionalmente seu desempenho de IA!
Classificação atual do telefone: http://ai-benchmark.com/ranking
O AI Benchmark mede a velocidade, precisão, consumo de energia e requisitos de memória para vários algoritmos-chave de IA e visão computacional. Entre as soluções testadas estão métodos de classificação de imagens e reconhecimento facial, redes neurais usadas para super-resolução de imagem/vídeo e aprimoramento de fotos, modelos de IA que predizem texto e realizam respostas a perguntas, além de soluções de IA usadas em sistemas de direção autônoma e smartphones para real- Estimativa de Profundidade de Tempo e Segmentação Semântica de Imagens. A visualização das saídas dos algoritmos permite avaliar seus resultados graficamente e conhecer o estado da arte atual em vários campos de IA.
No total, o AI Benchmark consiste em 78 testes e 26 seções listadas abaixo:
Seção 1. Classificação, MobileNet-V2
Seção 2. Classificação, Inception-V3
Seção 3. Reconhecimento facial, MobileNet-V3
Seção 4. Classificação, EfficientNet-B4
Seções 5/6. Execução de modelo paralelo, 8 x Inception-V3
Seção 7. Rastreamento de Objetos, YOLO-V4
Seção 8. Reconhecimento Óptico de Caracteres, CRNN
Seção 9. Segmentação Semântica, DeepLabV3+
Seção 10. Segmentação paralela, 2 x DeepLabV3+
Seção 11. Desfoque de fotos, IMDN
Seção 12. Super-Resolução de Imagem, ESRGAN
Seção 13. Super-Resolução de Imagem, SRGAN
Seção 14. Redução de ruído de imagem, U-Net
Seção 15. Estimativa de Profundidade, MV3-Profundidade
Seção 16. Aprimoramento de Imagem, DPED ResNet
Seção 17. Aprimoramento de imagem, instância DPED
Seção 18. Renderização de Efeito Bokeh, PyNET+
Seção 19. ISP de câmeras aprendidas, PUNET
Seção 20. Super-resolução de vídeo FullHD, XLSR
Seção 21/22. Super-resolução de vídeo 4K, VideoSR
Seção 23. Conclusão de Texto, LSTM
Seção 24. Resposta a perguntas, MobileBERT
Seção 25. Conclusão do Texto, ALBERT
Seção 26. Limites de Memória, ResNet
Além disso, é possível carregar e testar seus próprios modelos de aprendizado profundo do TensorFlow Lite no modo PRO.
Uma descrição detalhada dos testes pode ser encontrada aqui: http://ai-benchmark.com/tests.html
Observação: a aceleração de hardware é compatível com todos os SoCs móveis com NPUs dedicados e aceleradores de IA, incluindo os chipsets Qualcomm Snapdragon, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, MediaTek Helio / Dimensity e UNISOC Tiger. A partir do AI Benchmark v4, também é possível ativar a aceleração de IA baseada em GPU em dispositivos mais antigos nas configurações ("Acelerar" -> "Ativar aceleração de GPU", é necessário OpenGL ES-3.0+).
Atualização de AI Benchmark 6.0.2
1. Updated Qualcomm QNN and MediaTek Neuron delegates.2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
Leia Mais
Recursos de AI Benchmark
Versões Antigas
Mais
Variant
Arch
Version
DPI
49
March 19, 2025
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 7ea86a86aa018ed350bb359d338892c05ac0bea6
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Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxhdpi, config.zh
Size: 1.41 GB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
49
March 20, 2025
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 4f90a22352f730b7a2107078130add4f4b225412
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Size: 1.34 GB
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
49
March 27, 2025
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 9227ff08f762a223ba345772671e08098538e066
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Size: 1.41 GB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
49
March 27, 2025
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 9feaeb81a2a7285db5026dc7fcd5b10e57b45d89
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Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxxhdpi, config.zh
Size: 1.41 GB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
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Size: 1.41 GB
Variant
Arch
Version
DPI
47
September 26, 2024
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
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Size: 1.39 GB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
47
September 26, 2024
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 3497ae284fb50888ae3f6fb2bc30c13aad1da77e
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.arm64_v8a, config.en, config.fr, config.mdpi
Size: 1.39 GB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
47
September 26, 2024
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 4b20dff1bc9639546889d4730e496d7f2fb7f47d
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Size: 1.39 GB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
47
September 26, 2024
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 8e8e1f9d1fedd058e3f0bbc676178c06de180ff8
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Size: 1.34 GB
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
Variant
Arch
Version
DPI
40
March 6, 2024
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 6a648cc39344d73cae597505ea039ec32d776a15
Base APK: org.benchmark.demo.apk
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Size: 778.85 MB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
40
March 6, 2024
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: cadf1d58fa3693a0d58b886b96f6e17f277f2290
Base APK: org.benchmark.demo.apk
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Size: 778.86 MB
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
40
March 6, 2024
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 8500f1060c091b6e98330c2c263e53092431524d
Base APK: org.benchmark.demo.apk
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Size: 739.11 MB
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
40
March 7, 2024
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 3d1fc857f1f3cb46c0cf6e3aa721f459c64bb19d
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xhdpi, config.zh
Size: 739.09 MB
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
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Data de Atualização:
2025-03-27
Última Versão:
6.0.2
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