Tensor G6 против Snapdragon 8 Elite: сравнение бенчмарков и ключевых отличий

/ ТехнологииСмартфоны

Новый чипсет Tensor G6 уже здесь, и многих интересует, как он соотносится с флагманскими решениями Qualcomm. Ранее мы сравнили его с новейшим Snapdragon 8 Elite Gen 5, и последний оказался значительно быстрее в сырой производительности. Теперь мы решили провести сравнение с Snapdragon 8 Elite.

Tensor G6 привносит значительные улучшения в эффективность обработки ИИ на устройстве, вычислительную фотографию и управление энергопотреблением. Процессор получил уникальную 7-ядерную архитектуру на новых ядрах ARM, а переход на 3-нм техпроцесс обеспечивает гораздо лучшую энергоэффективность.

Короче говоря, Tensor G6 — это не ежегодное обновление с незначительными улучшениями, а действительно серьезный шаг вперед. Но главный вопрос: сможет ли он превзойти Snapdragon 8 Elite? Давайте выясним.

Начнем со спецификаций.

Tensor G6 против Snapdragon 8 Elite: результаты бенчмарков

Geekbench

В Geekbench 6 Pixel 11 Pro XL на Tensor G6 набирает 2671 балл в одноядерном тесте и 6802 в многоядерном. Для сравнения, Galaxy S25 Plus на Snapdragon 8 Elite получает 3008 баллов в одноядерном тесте, что на 12% больше, но разрыв становится гораздо больше в многоядерной производительности.

Чип Snapdragon набирает 9730 баллов в многоядерном тесте, что на целых 43% выше, чем у Tensor G6. Это означает, что устройства на Snapdragon 8 Elite должны работать значительно лучше при тяжелых нагрузках, таких как обработка сложных данных и запуск множества приложений, по сравнению с Pixel 11 на Tensor G6.

AnTuTu

Бенчмарк AnTuTu (v11) также показывает гораздо более высокие результаты для Snapdragon 8 Elite по сравнению с Tensor G6. Общий балл выше более чем на 70% (3,16 миллиона против 1,85 миллиона). Его разбивка выявляет более четкую и интересную картину.

Snapdragon 8 Elite получает на 22% более высокий балл CPU, но балл GPU выше на колоссальные 177% по сравнению с Tensor G6. Это делает совершенно ясным одно: Snapdragon 8 Elite — гораздо более предпочтительный выбор для высококлассного гейминга, чем Tensor G6. Тест 3DMark также это подтверждает.

Чип также выигрывает от 36% более высокой производительности памяти и 71% лучшей производительности UX, как показывают результаты AnTuTu.

3DMark

Wild Life Extreme Stress Test

Этот тест измеряет, насколько хорошо устройство поддерживает свою графическую производительность и управляет нагревом в течение длительного периода интенсивных 3D-нагрузок. Это гораздо более точный игровой тест, чем GPU-тест AnTuTu.

В этом бенчмарке Tensor G6 достигает общего результата 3386, в то время как Snapdragon 8 Elite уходит далеко вперед с результатом 6612. Разница составляет 95%, что является огромным показателем. Чип Snapdragon также обеспечивает гораздо более высокий средний FPS (39,48 против 20,31).

Snapdragon 8 Elite абсолютно превосходит Tensor G6 во многих бенчмарках. Это подчеркивает фундаментально разные философии дизайна Google и Qualcomm.

Snapdragon 8 Elite ставит во главу угла пиковую производительность, интенсивные длительные нагрузки и долгие игровые сессии с высокой частотой кадров. С другой стороны, чипы Tensor, включая Tensor G4, используют консервативную конфигурацию CPU/GPU для поддержания низкого тепловыделения и энергопотребления, выделяя площадь кристалла и бюджет мощности на TPU и ISP для рабочих нагрузок ИИ на устройстве и вычислительной фотографии в реальном времени.

Tensor G6 против Snapdragon 8 Elite: ключевые различия

Одним из основных изменений в Tensor G6 стал переход на 7-ядерный CPU. Все предыдущие чипы Tensor имели 8-ядерный CPU. Хотя это может звучать как понижение, на самом деле это не так. Новый чип использует новые серии ARM C1-Ultra и C1-Pro, которые обеспечивают лучшую производительность и энергоэффективность. Кроме того, увеличенные тактовые частоты помогают Tensor G6 достичь на 20% более быстрой загрузки веб-страниц и на 15% более быстрого запуска приложений, чем Tensor G5.

Несмотря на возросшую производительность, Snapdragon 8 Elite по-прежнему остается лучшим выбором по производительности CPU. Он имеет 8-ядерный CPU с кастомными ядрами Oryon, работающими на более высоких тактовых частотах.

Google не комментировала, почему Tensor G6 имеет 7-ядерный CPU. Однако отраслевые эксперты считают, что это было сделано для размещения массивного TPU пятого поколения, который обеспечивает работу улучшенных on-device ИИ-моделей Gemini Nano на серии Pixel 11. Snapdragon 8 Elite полагается на NPU Hexagon, который обеспечивает мультимодальные возможности генеративного ИИ.

Tensor G6 оснащен GPU PowerVR CXTP-48-1536, который не такой мощный, как Adreno 840 в Snapdragon 8 Elite. GPU Adreno также использует различные программные улучшения и игровые оптимизации для обеспечения гораздо более качественного игрового опыта.

Оба чипа имеют современный, перспективный набор коммуникационных модулей для обеспечения надежного соединения даже в людных местах. Что касается пиковой скорости загрузки 5G, Tensor G6 немного впереди. Он предлагает до 12 Гбит/с пиковой скорости (против 10 Гбит/с у Snapdragon 8 Elite).

Tensor G6 против Snapdragon 8 Elite: что выбрать?

Выбор довольно очевиден.

  • Выбирайте Snapdragon 8 Elite: если вы отдаете приоритет сырой мощности и производительности в играх топ-уровня с более высокой частотой кадров.
  • Выбирайте Tensor G6: если вы отдаете приоритет персональным ИИ-агентам и функциям Google на базе ИИ, таким как Magic Eraser, Live Translate в реальном времени и «магии» вычислительной фотографии Google.

Лучшие смартфоны на Tensor G6:

  • Google Pixel 11
  • Google Pixel 11 Pro
  • Google Pixel 11 Pro XL
  • Google Pixel 11 Pro Fold

Лучшие смартфоны на Snapdragon 8 Elite:

  • Galaxy S25 Ultra
  • Xiaomi 15 Ultra
  • OnePlus 13
  • Realme GT 7 Pro
  • Asus ROG Phone 9 Pro
Подписаться на обновления Смартфоны
Зарегистрируйтесь на сайте, чтобы отключить рекламу

ℹ️ Помощь от ИИ в комментариях

Вы можете задать вопрос нашему ИИ-помощнику прямо в комментариях к этой статье. Он постарается быстро ответить или уточнить информацию.

⚠️ ИИ может ошибаться — проверяйте важную информацию.


0 комментариев

Оставить комментарий


Все комментарии - Технологии