Primate Labs 最近發佈了 Geekbench 7，距離上一次版本 6 的推出已經過去三年。此版本包含重新設計的多核心測試和現代化的工作負載，例如 AV1 編碼和機器學習應用。新的基準測試更好地反映了實際性能需求，GPU 測試專注於內容創作、面部追蹤和影像升級，而非傳統的圖形渲染。早期的 M5 MacBook Air 測試結果顯示，單核心 CPU 分數為 3,608，多核心分數為 17,470，然而 Geekbench 7 的分數無法與先前版本直接比較。
製作一個快速且可靠的基準測試，能夠跨架構和操作系統運作並不容易。這也是為何 Geekbench 在比較整體 CPU 性能方面一直被視為黃金標準的原因，儘管在 GPU 計算性能方面影響程度較小。上週四，距離 Geekbench 6 發佈約三年，Primate Labs 推出了 Geekbench 7。為了更好地代表現代應用的需求，它包含了新的工作負載測試、一個重新設計的多核心基準測試，以及一個新的 GPU 基準測試。
這些基準測試現在運行於更大的數據集上，進一步提升了對現代應用需求的反映。
Geekbench 7 引入新的基準測試以滿足現代需求
新的媒體工作負載包括使用 AV1 編碼的屏幕共享視頻、使用 Opus 音頻編碼的音樂和語音壓縮，以及在使用 Whisper 語音識別模型生成即時字幕的同時解碼音頻和視頻。其他新的測試還包括遊戲物理、一個更新的照片編輯測試，以及處理 JPEG XL 和 DNG 格式的新照片庫測試。多核心測試經過特別調整，重新設計以“更好地反映實際應用行為”，根據 Primate Labs 的説法。
Geekbench 7 的測試僅在實際情況下高度依賴多線程的情況下，才包括多線程基準測試中的測試。
Primate Labs 提供的例子是 HTML5 瀏覽器測試——網頁瀏覽器及其運行的任務通常高度依賴單線程性能，因此不包括在多線程測試中。GPU 基準測試仍然專注於 GPU 的計算應用，而非即時 3D 圖形渲染，但應用類型已經演變。這些測試現在專注於 GPU 的內容創作和機器學習用途，因為這些用途主導了 GPU 計算應用。例如：在視頻中追蹤面孔，利用機器學習算法升級影像，或模糊視頻聊天的背景。
在 Macworld，我們將使用 Geekbench 7 來對新的 Apple 硬件進行基準測試，同時仍會包含 Geekbench 6 以便與舊硬件進行比較。不同版本之間的分數不可直接比較。我們快速在 M5 MacBook Air 上運行了 Geekbench 7，獲得了 3,608 的單核心 CPU 分數和 17,470 的多核心分數。這與 Geekbench 6 的 4,164 和 16,995 相比。
使用 Metal API 的 GPU 基準測試在 Geekbench 7 中得分為 72,514，而在 Geekbench 6 中則為 76,377。
用户可以從 Primate Labs 的網站下載 Geekbench 7 for Mac，並在 App Store 中下載 Geekbench 7 for iPhone 和 iPad。在本報導發佈時，App Store 版本似乎尚未提供，但應該會很快上架。
