- A Geekbench 6 valós CPU- és GPU-teljesítményt mér a mindennapi használaton alapuló tesztekkel, és több platformon is összehasonlítható.
- Az új munkaterhelések közé tartozik a háttér elmosása, a közösségi média szűrői, a fejlett navigáció, valamint a mesterséges intelligenciához és a kiterjesztett valósághoz kapcsolódó feladatok.
- A Geekbench AI 1.0 a mesterséges intelligencia teljesítményére összpontosít, a sebességet és a pontosságot különböző típusú adatokkal és gyorsítókkal mérve.
- A Geekbench és a Geekbench AI eredményei a Geekbench böngészőben jelennek meg, így könnyen összehasonlíthatók az eszközök és konfigurációk.
Ha szereted a telefonodat, PC-det vagy laptopodat a határaidig feszegetni, valószínűleg hallottál már a Geekbenchről, mint a teljesítmény mérésének referenciaértékéről . Az elmúlt években azonban az eszköz óriásit fejlődött: már nem csak egy pontszámok ellenőrzésére szolgáló alkalmazás; mostantól a mesterséges intelligenciát is feltárja a Geekbench AI segítségével.
A következő sorokban megtalálod a Geekbench 6-ról és a Geekbench AI-ról szóló összes fontos információt : mit mérnek pontosan, hogyan működnek a tesztjeik, milyen platformokat támogatnak, mit jelentenek az pontszámaik, és miért váltak referenciaponttá mind a kíváncsi felhasználók, mind a fejlesztők és gyártók számára.
Mi is az a Geekbench és mire használják valójában?
A Geekbench egy többplatformos benchmark csomag, amely számos eszköz teljesítményének értékelésére szolgál: az Android és iPhone okostelefonoktól kezdve a Windows, macOS vagy Linux rendszerű számítógépekig. Célja nem egyszerűen egy véletlenszerű szám megadása, hanem egy olyan pontszám megadása, amely pontosan tükrözi a hardver teljesítményét a mindennapi feladatok során.
Más, kizárólag szintetikus számításokra összpontosító tesztekkel ellentétben a Geekbench valós használatból – webböngészésből, képszerkesztésből, közösségi média szűrőkből, szövegszerkesztésből, mesterséges intelligencia modellekből és egyebekből – származó munkaterheléseket használ. Ez lehetővé teszi, hogy a kapott eredmények pontosan tükrözzék azt, amit az eszköz használatával tapasztalna.
Az egyik legnagyobb erőssége, hogy a nulláról indulva, a platformfüggetlen összehasonlításokat szem előtt tartva tervezték . Ez azt jelenti, hogy összehasonlíthatsz egy iPhone-t, egy Android-eszközt, egy Windows-os laptopot vagy egy Mac-et egymás mellett, és hasznos benchmarkot kaphatsz arról, hogy melyik teljesít a legjobban hasonló körülmények között.
Mindez nagyon hasznos viszonyítási alapot biztosít azoknak a felhasználóknak, akik tudni szeretnék, hogy mobiltelefonjuk továbbra is jól teljesít-e, valamint a fejlesztőknek, mérnököknek és gyártóknak, akiknek objektív adatokra van szükségük termékeik módosításához, az alkatrészek kiválasztásához vagy a generációk közötti fejlesztések igazolásához.
Mi az a benchmark, és miért olyan népszerű a Geekbench?
Mielőtt belemerülnénk a Geekbench 6 és a Geekbench AI világába, fontos megérteni, hogy pontosan mi is az a benchmark. A benchmark egy referenciateszt, amely hardver vagy szoftver teljesítményét ellenőrzött körülmények között értékeli és hasonlítja össze.
A gyakorlatban ezek a tesztek konkrét feladatokat (valós vagy szimulált) hajtanak végre, hogy lássák, hogyan reagál egy rendszer bizonyos terhelések alatt . Számítógépek és mobileszközök esetében a CPU-teljesítmény, a GPU-teljesítmény, a memória sebessége, az energiahatékonyság vagy az összetett feladatok kezelési képességének mérésére szolgálnak.
Például egy számítógépgyártó egy benchmarkot használhat a processzorok összehasonlítására olyan feladatokban, mint a videószerkesztés vagy a 3D modellezés . Ha az egyik chip lényegesen gyorsabban végzi el a feladatot, mint egy másik, akkor logikusabb egy tartalomkészítőknek szánt számítógép esetében.
A Geekbench különösen népszerűvé vált, mivel platformfüggetlen megközelítést kínál, amely a mindennapi helyzetekre szabott . Nem csak a papíron méri a specifikációkat, hanem azt is, hogy a hardver hogyan alakul valós teljesítménygé alkalmazások megnyitásakor, szűrők alkalmazásakor, szövegfeldolgozáskor vagy gépi tanulási modellekkel való munka során.
Ezenkívül az eszköz automatikusan feltölti az eredményeket a Geekbench böngészőbe, egy online adattárba, ahol összehasonlíthatod az eredményedet több ezer eszközével . Így nagyon könnyen láthatod, hogy a mobiltelefonod vagy a számítógéped hogyan viszonyul a legújabb piaci innovációkhoz.
Geekbench 6: a CPU és GPU benchmark fejlődése
A Geekbench 6 a Geekbench klasszikus benchmarkjának legújabb és legátfogóbb verziója , amelyet a CPU és a GPU teljesítményének mérésére terveztek. A körülbelül három évvel ezelőtt megjelent Geekbench 5 közvetlen utódjaként érkezik, egy olyan időszakban, amikor a PC-k és okostelefonok hardvere ugrásszerűen fejlődött.
Ez a verzió ingyenesen elérhető személyes használatra Windows, macOS, Linux, Android és iOS rendszereken . A folyamat ugyanaz: futtatod az alkalmazást, kiválasztod a tesztet (CPU vagy GPU), megnyomsz egy gombot, és megvárod, amíg befejeződik, hogy megkapd az eredményeidet.
A fejlesztő, a Primate Labs, a tesztcsomagot a modern hardverekhez igazította, amelyek ma már nagyon erős többmagos CPU-kat és hibrid architektúrákat tartalmaznak nagy és kis magokkal, mind mobil, mind asztali számítógépekben.
A Geekbench 6 kezelőfelülete továbbra is nagyon egyszerű, úgy tervezték, hogy bárki egyetlen kattintással mérhesse a teljesítményt . Androidon a Material Design nyelvvel is frissítették, beleértve a dinamikus témákat és egy tematikus ikont, ha a rendszer lehetővé teszi.
Új munkaterhelések és valós tesztek a Geekbench 6-ban
A Geekbench 6 egyik legnagyobb fejlesztése az új munkaterhelések, amelyek a modern feladatokat utánozzák . Ahelyett, hogy a szintetikus gyakorlatokra, például a pi tizedesjegyeinek végtelen kiszámítására összpontosítana, most inkább arra összpontosít, amit nap mint nap csinálunk a telefonjainkon vagy a számítógépeinken.
Az új CPU- és GPU-tesztek olyan feladatokat is tartalmaznak, mint a hátterek elmosása videohívásokban , ami nagyon gyakori a videokonferencia-eszközökben, vagy szűrők és képmódosítások alkalmazása a közösségi hálózatokon való közzétételhez.
A nem kívánt objektumok automatikus eltávolítása a fényképekről is beépült , ez a funkció egyre gyakoribb a kamerákban és a szerkesztőalkalmazásokban, a gépi tanulási modelleket használó objektumészlelési és címkézési tesztek mellett, ami a mesterséges intelligencia mindennapi használatban betöltött növekvő fontosságát tükrözi.
Egy másik tesztblokk a szöveg elemzésére, feldolgozására és konvertálására összpontosít a fejlesztési és szkriptelési munkafolyamatokon belül, szimulálva, hogyan képes egy eszköz szkripteket kezelni, kódot feldolgozni vagy dokumentumokat különböző formátumokba alakítani.
A Geekbench 6 a bemeneti adatok méretét és összetettségét is növeli: mostantól nagyobb felbontású fényképeket, nagyobb térképeket használ a navigációs tesztekben, valamint hosszabb és összetettebb dokumentumokat a webes navigációhoz, PDF-hez és HTML5-höz.
Egymagos, többmagos CPU-k és hibrid architektúrák
A CPU-t illetően a Geekbench 6 továbbra is két fő mutatóra összpontosít: az egymagos és a többmagos teljesítményre . Ez a két adat segít jobban megérteni, hogyan teljesít a processzor különböző forgatókönyvekben.
Az egymagos pontszám azt tükrözi, hogy az eszköz hogyan reagál az egyetlen végrehajtási száltól függő feladatokra , például számos rendszerműveletre, alacsony párhuzamosítású alkalmazásokra vagy bizonyos felhasználói felületi műveletekre.
A többmagos pontszám eközben azokra a feladatokra összpontosít, amelyek egyszerre több magot használnak , mint például a videó renderelése, nagy fájlok tömörítése vagy nagy mennyiségű adat feldolgozása. Ezt a részt alaposan átdolgozták a Geekbench 6-ban.
A benchmark egy új, többmagos pontozási skálát vezet be, amely jobban méri, hogy a magok mennyire jól osztják meg a terhelést realisztikusabb forgatókönyvekben. Ez különösen fontos a hibrid architektúrájú (nagy és kis magokkal rendelkező) CPU-k esetében, mint amilyenek számos jelenlegi mobiltelefonban vagy a modern Intel és Apple processzorokban megtalálhatók.
Ennek a változásnak köszönhetően a Geekbench 6 többmagos pontszámai pontosabbak és összehasonlíthatóbbak lesznek a nagyon eltérő kialakítású eszközök között , ami kulcsfontosságú, ha valóban tudni szeretnéd, hogyan teljesít egy CPU a laboratóriumon kívül.
GPU számítási teljesítményteszt: Grafikai és számítási tesztek
A CPU-tesztek mellett a Geekbench 6 tartalmaz egy GPU-benchmarkot is, amely az eszköz grafikai és számítási potenciáljának mérésére szolgál . Nem korlátozódik a játékokra; kép- és videófeldolgozást, valamint gépi tanulási feladatokat is lefed.
A GPU teszt különféle szabványos API-kat támogat, mint például az OpenCL, a Metal és a Vulkan , így lefedi az Apple, a Windows és az Android ökoszisztémákat, valamint a Linux hardveres támogatását . Ez biztosítja az összehasonlítható eredményeket még a különböző API-kkal rendelkező platformok között is.
Az új verzió egyik új funkciója a gépi tanulással kapcsolatos GPU-munkaterhelések erősebb támogatása , amelyeket egyre inkább használnak a mesterséges intelligencia által végzett feladatok felgyorsítására mind mobileszközökön, mind számítógépeken.
Továbbá a Geekbench 6 célja a GPU-teljesítmény mérésének nagyobb egységessége a különböző rendszerek között. Az elképzelés az, hogy a platformváltás nem változtatja meg mesterségesen az eredményeket, hanem inkább a hardver valódi erejét tükrözi.
Mindez hasznossá teszi a GPU benchmarkot, ha szeretnéd tudni, mennyire van felkészülve az eszközöd a játékokra, videószerkesztésre vagy a grafika határait feszegető mesterséges intelligencia alkalmazásokra.
Geekbench 6 kompatibilitás és rendszerkövetelmények
A Geekbench 6 széleskörű kompatibilitást céloz meg, lehetővé téve gyakorlatilag bármilyen modern eszköz tesztelését . Íme a támogatott platformok és néhány minimális követelmény:
A PC-s világban a Geekbench 6 elérhető Windows 10 64 bites (vagy újabb), macOS 11 vagy újabb, valamint Linux disztribúciókra, például Ubuntu 18.04 LTS 64 bites és újabb verziókra . A letöltés minden esetben a hivatalos Geekbench weboldalról történik.
Mobiltelefonokon és táblagépeken az alkalmazásnak Android 10-es vagy újabb, valamint iOS 15-ös vagy újabb verziói vannak . Egyszerűen telepítsd a megfelelő alkalmazásboltból, futtasd a tesztet, és várd meg az eredményeket.
A Geekbench 6 ingyenes verziója teljes funkcionalitású személyes használatra, de aktív internetkapcsolat szükséges az eredmények Geekbench böngészőbe való feltöltéséhez. Ha offline szeretnél teszteket futtatni, vagy speciális funkciókat szeretnél feloldani, létezik egy fizetős „Pro” verzió.
Ez a Pro kiadás további funkciókat kínál professzionális környezetek, laborok és fejlesztők számára , például több automatizálási lehetőséget és folyamatos offline végrehajtást. A standard ára több tíz dollár körül mozog, bár ez változhat a különleges promóciók függvényében.
Geekbench mobil eszközökön: mérje meg okostelefonját vagy táblagépét
A mobil szektorban a Geekbench 6 szinte de facto szabvánnyá vált az okostelefonok és táblagépek teljesítményének összehasonlításában . Számtalan értékelés, elemzés és összehasonlítás használja a pontszámát az egyes eszközök piaci pozicionálására.
Az alkalmazás lehetővé teszi a CPU teljesítményének, és sok esetben a GPU teljesítményének gyors tesztelését, megjelenítve az egymagos, többmagos és grafikus számítási pontszámokat . Ezután feltölti az eredményeket a Geekbench böngészőbe, így megoszthatod vagy összehasonlíthatod őket.
A Geekbench célja, hogy mobil tesztjei a mindennapi feladatokat tükrözzék: minta weboldalak betöltése, PDF-ek renderelése, szűrők alkalmazása fotókra és HDR képek feldolgozása . Az elképzelés az, hogy a képernyőn látható számoknak meg kell felelniük a valós teljesítménynek.
Ezenkívül a Geekbench 6 speciális teszteket is hozzáadott a mesterséges intelligenciához, a kiterjesztett valósághoz és a gépi tanuláshoz , amelyek olyan területek, amelyeken a csúcskategóriás mobiltelefonok az utóbbi években nagyon erősen előretörtek.
Végül az Android felületét modernizálták, hogy jobban integrálódjon a rendszerbe: Material You téma, dinamikus színek és tematikus ikonok támogatása a kezdőképernyőn, így vizuálisan illeszkedik a készülék többi részéhez.
Geekbench AI: a mesterséges intelligencia mérésére tett fogadás
A klasszikus benchmarkon túl a Primate Labs elindította a Geekbench AI-t, egy kifejezetten a mesterséges intelligencia és gépi tanulási feladatok teljesítményének mérésére tervezett eszközt . Ez a csomag a Geekbench ML továbbfejlesztése, amelyet most Geekbench AI 1.0-nak hívnak.
A Geekbench AI célja, hogy túllépjen az általános CPU- és GPU-referenciaértékeken, a tipikus MI- és mélytanulási terhelésekre összpontosítva . Ez azért kulcsfontosságú, mert egyre több eszköz tartalmaz dedikált MI-gyorsítókat, NPU-kat vagy következtetőmotorokat, például a Samsung processzorokba integráltakat.
A Geekbench AI elérhető asztali operációs rendszerekre, mint például a Windows, Linux és macOS , valamint Android és Apple mobileszközökre. Ez lehetővé teszi annak kiértékelését, hogy a mesterséges intelligencia hogyan teljesít mobileszközön, laptopon vagy vékony szerveren.
Az eszközt mind a modelleket és alkalmazásokat optimalizáló fejlesztők , mind a haladó felhasználók és a technológia szerelmeseinek tervezték, akik meg akarják érteni hardverük korlátait az ilyen típusú feladatokban.
A jelenlegi kontextusban, ahol a mesterséges intelligencia integrálva van a kamerákba, a hangasszisztensekbe, a fotó- és videószerkesztésbe, a fordításba és ezernyi más dologba, egy dedikált MI-benchmark gyakorlatilag elengedhetetlenné vált egy eszköz teljes körű értékeléséhez.
Hogyan működik a Geekbench mesterséges intelligencia és mit mér pontosan?
A Geekbench AI több kategóriába sorolja tesztjeit, hogy többdimenziós képet adjon a mesterséges intelligencia teljesítményéről . Nem csak azt méri, hogy másodpercenként hány műveletet tud végrehajtani az eszköz, hanem a pontosságot is értékeli.
Az eszköz három fő teszttípuson alapul, az adattípustól függően: egyszeres pontosságú (32 bit), közepes pontosságú és kvantált adatok . Ezen változatok mindegyike a mesterséges intelligencia modellek futtatásának különböző megközelítéseit tükrözi.
Egyrészt a pontosabb tesztek általában pontosabb eredményeket hoznak a modellekben , de több számítási erőforrást igényelnek. Másrészt a kvantált adatok és a kisebb adattípusok használata növelheti a teljesítményt és csökkentheti a fogyasztást, bár a pontosság bizonyos rovására.
A Geekbench mesterséges intelligencia különféle pontszámokat generál, amelyek megmutatják , hogyan teljesít az eszköz az egyes pontossági típusokkal , segítve a sebesség és a pontosság közötti egyensúly értékelését. A fejlesztők ezt az információt felhasználhatják annak eldöntésére, hogy melyik kvantálási szint a legmegfelelőbb az alkalmazásuk számára.
Ezenkívül a munkaterhelések lefedik a mesterséges intelligencia tipikus felhasználási módjait, mint például az objektumok észlelése és osztályozása, a képfeldolgozás vagy az adatelemzés , olyan forgatókönyvek replikálásával, amelyekkel egy valós modell kereskedelmi alkalmazásokban találkozhat.
Teljesítmény és pontosság: miért nem elég a gyorsabb haladás?
A Geekbench mesterséges intelligencia egyik kulcsfontosságú aspektusa, hogy a teljesítményt nem csupán a sebesség, hanem a modell pontossága is méri . Egy eszköz rendkívül gyorsan feldolgozhat egy modellt, de gyakorlatilag haszontalan eredményeket produkálhat.
Maga a fejlesztő egy nagyon szemléletes példát ad: képzeljünk el egy modellt a képeken lévő hot dogok felismerésére . Lehet, hogy csúcssebességgel fut, de ha csak az esetek 0,2%-ában helyes, amikor ténylegesen van hot dog, akkor nem túl hasznos.
Ezért a Geekbench mesterséges intelligenciája precíziós méréseket is beépít az eredményeibe, segítve megérteni a kisebb adattípusok vagy számszerűsített modellek használatának előnyeit és hátrányait. Az ötlet az, hogy elkerüljük a szükségtelen pontosság feláldozását néhány milliszekundumnyi előny megszerzése érdekében.
A teljesítmény és a pontosság integrálásával az eszköz pontosabb képet ad az eszköz tényleges hatékonyságáról a mesterséges intelligencia világában, ami nagyon hasznos a valós alkalmazások viselkedésének becsléséhez.
Ez a megközelítés lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy összehasonlítsák a különböző hardverterveket és -konfigurációkat , és kiértékeljék, hogy a chip, a gyorsító és az adattípus melyik kombinációja felel meg legjobban az igényeiknek.
Geekbench AI kompatibilitás keretrendszerekkel és gyorsítókkal
A jelenlegi mesterséges intelligencia ökoszisztémához való alkalmazkodás érdekében a Geekbench AI számos , az iparágban széles körben használt következtetési keretrendszert és futási környezetet támogat . Ez lehetővé teszi a specifikus gyorsítók és optimalizált könyvtárak kihasználását.
Windows rendszeren a Geekbench AI támogatja az OpenVINO, az ONNX és a Qualcomm QNN szabványokat , lehetővé téve mind a klasszikus CPU-k, mind a speciális megoldások, valamint a Qualcomm hardverek tesztelését bizonyos konfigurációkban.
Linuxon a támogatás elsősorban az OpenVINO-t , az Intel processzorain és gyorsítóin futó látás- és mesterséges intelligencia alapú munkaterhelések gyorsítására szolgáló platformját foglalja magában.
Androidon a Geekbench mesterséges intelligencia a gyártóspecifikus TensorFlow Lite delegáltakra támaszkodik , beleértve a Samsung ENN-t, az ArmNN-t és a Qualcomm QNN-t. Ez lehetővé teszi számára, hogy teljes mértékben kihasználja az NPU-kat, GPU-kat és más gyorsítókat, amelyek számos jelenlegi mobil SoC-ben megtalálhatók.
A Geekbench AI fejlesztői azt is jelezték, hogy az eszköz a jövőbeli verziókban további adatkészleteket és teszteket fog hozzáadni , bővítve a lefedett forgatókönyvek körét és lépést tartva a mesterséges intelligencia trendjeivel.
Eredmények közzététele és Geekbench böngésző mesterséges intelligenciához
A klasszikus Geekbench 6-hoz hasonlóan a Geekbench mesterséges intelligencia által fejlesztett eredményeit a Geekbench böngészőbe tölti fel a rendszer , ahol megtekinthetők, összehasonlíthatók és megoszthatók a közösséggel.
A Geekbench böngésző a Geekbench AI szekcióban kiemeli a legmagasabb AI-teljesítményű eszközöket , míg a legfrissebb eredmények egy másik külön szekcióban vannak rendszerezve, így könnyebben megtalálhatók a legújabb tesztek.
Ez az online adatbázis nagyon hasznos eszközzé válik a különböző mobiltelefonok, laptopok vagy platformok mesterséges intelligencia szempontjából történő összehasonlításához, amit sok kereskedelmi műszaki specifikáció még mindig nem tükröz megfelelően.
A fejlesztők számára az eredmények nyilvános elérhetősége lehetővé teszi számukra, hogy validálják modelljeik viselkedését különböző környezetekben , és sokkal pontosabb ajánlásokat tegyenek a minimális vagy ideális hardverre vonatkozóan.
A lelkes felhasználó szemszögéből ez egy nagyon közvetlen módja annak, hogy megtudja, eszköze melyik ligában van a versenytársakhoz képest a mesterséges intelligencia feladatok terén.
Ingyenes verziók, személyes használatra és Pro kiadás
Mind a Geekbench 6, mind a Geekbench AI ingyenes verziót kínál személyes használatra , amely lehetővé teszi a fő tesztek ingyenes futtatását a legtöbb támogatott platformon.
Ez a mód több mint elegendő, ha szeretnéd megismerni eszközöd teljesítményét, összehasonlítani másokkal , és referenciát szerezni a jövőbeni vásárlásokhoz vagy frissítésekhez, feltéve, hogy nincsenek fejlett automatizálási igényeid.
Professzionális környezetek, laboratóriumok, vállalatok vagy fejlesztők számára, akiknek offline teszteket kell futtatniuk, azokat munkafolyamatokba kell integrálniuk, vagy az összes funkcióhoz hozzá kell férniük , létezik egy fizetős „Pro” verzió, amely további funkciókat kínál.
Bizonyos megjelenési időpontokban vagy promóciók során ez a Pro kiadás a szokásos árhoz képest csökkentett áron volt elérhető , bár a pontos összeg idővel és marketingkampányok hatására változhat.
Mindenesetre a hatékony ingyenes verzió és a fejlett Pro kiadás kombinációja a Geekbench-et minden szintű felhasználó számára elérhetővé teszi , a kíváncsi emberektől kezdve, akik össze szeretnék hasonlítani mobiltelefonjukat egy barátjukéval, egészen a mérnökökig, akiknek pontos adatokra van szükségük a műszaki döntések meghozatalához.
A teszt időtartama és a teszttervezés filozófiája
A Geekbench tervezésének egyik fontos szempontja, különösen a Geekbench mesterséges intelligenciájában, a minimális munkaterhelés . A teszteket úgy tervezték, hogy gyorsan, de a szigorúság feláldozása nélkül fussanak le.
Általánosságban elmondható, hogy egy teljes Geekbench futtatása néhány másodperctől néhány percig is eltarthat , az eszköz teljesítményétől és a futtatott tesztek típusától függően.
A Geekbench mesterséges intelligencia esetében a munkafolyamatok legalább egy teljes másodpercig futnak, hogy az eszköz elérje a maximális teljesítményszintjét . Ez segít abban, hogy az eredmények jobban tükrözzék a valós mesterséges intelligencia használati eseteire jellemző robbanásszerű viselkedést.
Ez a filozófia két dolgot próbál egyensúlyba hozni: egyrészt, hogy a tesztek gyorsak és elég könnyen hozzáférhetőek legyenek ahhoz, hogy bárki lustaság nélkül lefuttassa őket ; másrészt, hogy a gyűjtött adatok megfelelő minőségűek legyenek ahhoz, hogy komoly összehasonlításokban hasznosak legyenek.
Az eredmény olyan benchmarkok, amelyeket szinte bármikor lefuttathatsz anélkül, hogy órákig le kellene használnod az eszközt, de hasonló körülmények között futtatva robusztus és viszonylag stabil eredményeket kapsz.
A Geekbench minden eleme, a klasszikus benchmarktól a Geekbench mesterséges intelligenciájáig, egyszerű, mégis szigorú módszert kínál annak megértésére, hogy egy eszköz hogyan teljesít a mindennapi feladatokban : mindennapi alkalmazásokban, képszerkesztésben, böngészésben, alapvető szerkesztésben, játékokban, és most már a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási terhelésekben is. A többplatformos megközelítésnek, a valós forgatókönyveken alapuló teszteknek és az eredmények Geekbench böngészőben való közzétételének köszönhetően a mobiltelefonok, számítógépek és mindenféle platform összehasonlításának egyik kedvenc eszközévé vált, mind a felhasználók, mind a szakemberek körében.
