توليد الصور العصبية، التعرف على الوجوه، تصنيف الصور، الإجابة على الأسئلة...
هل هاتفك الذكي قادر على تشغيل أحدث الشبكات العصبية العميقة لأداء هذه المهام والعديد من المهام الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي؟ هل يحتوي على شريحة AI مخصصة؟ هل هو سريع بما فيه الكفاية؟ قم بتشغيل AI Benchmark لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي بشكل احترافي!
الترتيب الحالي للهاتف: http://ai-benchmark.com/ranking
يقيس AI Benchmark السرعة والدقة واستهلاك الطاقة ومتطلبات الذاكرة للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسية ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية. ومن بين الحلول التي تم اختبارها أساليب تصنيف الصور والتعرف على الوجه، ونماذج الذكاء الاصطناعي التي تقوم بإنشاء الصور العصبية والنصوص، والشبكات العصبية المستخدمة للصور/الفيديو فائقة الدقة وتحسين الصور، بالإضافة إلى حلول الذكاء الاصطناعي المستخدمة في أنظمة القيادة الذاتية والهواتف الذكية للتصوير الحقيقي. تقدير عمق الوقت وتجزئة الصورة الدلالية. يسمح تصور مخرجات الخوارزميات بتقييم نتائجها بيانياً والتعرف على أحدث التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة.
في المجمل، يتكون AI Benchmark من 83 اختبارًا و30 قسمًا مدرجًا أدناه:
القسم 1. التصنيف، MobileNet-V3 القسم 2. التصنيف، التأسيس-V3 القسم 3. التعرف على الوجوه، محول Swin القسم 4. التصنيف، EfficientNet-B4 القسم 5. التصنيف، MobileViT-V2 الأقسام 6/7. تنفيذ النموذج الموازي، 8 × Inception-V3 القسم 8. تتبع الكائنات، YOLO-V8 القسم 9. التعرف البصري على الحروف، محول ViT القسم 10. التجزئة الدلالية، DeepLabV3+ القسم 11. التجزئة الموازية، 2 x DeepLabV3+ القسم 12. التجزئة الدلالية، تقسيم أي شيء القسم 13. إزالة ضبابية الصور، IMDN القسم 14. صورة فائقة الدقة، ESRGAN القسم 15. صورة فائقة الدقة، SRGAN القسم 16. تقليل ضوضاء الصورة، U-Net القسم 17. تقدير العمق، MV3-Depth القسم 18. تقدير العمق، MiDaS 3.1 المادة 19/20. تحسين الصورة، DPED القسم 21. تعلمت الكاميرا ISP، MicroISP القسم 22. عرض تأثير Bokeh، PyNET-V2 Mobile القسم 23. فيديو FullHD فائق الدقة، XLSR المادة 24/25. فيديو بدقة 4K فائقة الدقة، VideoSR القسم 26. الإجابة على الأسئلة، MobileBERT القسم 27. توليد النص العصبي، Llama2 القسم 28. توليد النص العصبي، GPT2 القسم 29. توليد الصور العصبية، الانتشار المستقر V1.5 القسم 30. حدود الذاكرة، ResNet
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمرء تحميل واختبار نماذج التعلم العميق TensorFlow Lite الخاصة به في وضع PRO.
يمكن العثور على وصف تفصيلي للاختبارات هنا: http://ai-benchmark.com/tests.html
ملاحظة: يتم دعم تسريع الأجهزة على جميع شرائح SoC المحمولة باستخدام وحدات NPU ومسرعات الذكاء الاصطناعي المخصصة، بما في ذلك شرائح Qualcomm Snapdragon وMediaTek Dimensity / Helio وGoogle Tensor وHiSilicon Kirin وSamsung Exynos وUNISOC Tiger. بدءًا من AI Benchmark v4، يمكن أيضًا تمكين تسريع الذكاء الاصطناعي المستند إلى GPU على الأجهزة القديمة في الإعدادات ("تسريع" -> "تمكين تسريع GPU" / "Arm NN"، مطلوب OpenGL ES-3.0+).
تاريخ التحديث
21/09/2025
الأدوات
أمان البيانات
arrow_forward
يبدأ الحفاظ على أمان بياناتك بفهم الطريقة التي يتّبعها مطوِّرو التطبيقات لجمع بياناتك ومشاركتها. قد تختلف خصوصية البيانات وممارسات الأمان حسب كيفية استخدامك للتطبيق ومنطقتك وعمرك. يوفّر مطوِّر التطبيقات هذه المعلومات وقد يعدِّلها بمرور الوقت.
لا تتم مشاركة أيّ بيانات مع جهات خارجية.
مزيد من المعلومات حول الآلية التي يتّبعها مطوِّرو البرامج للإشارة إلى مشاركة بيانات المستخدمين
لم يتم تجميع أي بيانات.
مزيد من المعلومات حول الآلية التي يتّبعها مطوِّرو البرامج للإشارة إلى جمع بيانات المستخدمين
عرض التفاصيل
التقييمات والتعليقات
phone_androidالهاتف
tablet_androidجهاز لوحي
4.4
1.54 ألف مراجعة
5
4
3
2
1
Mahmoud Alsabbagh
الإبلاغ عن مراجعة غير ملائمة
11 يوليو 2021
تطبيق غبي لا انصح بة
مستخدم Google
الإبلاغ عن مراجعة غير ملائمة
16 مارس 2020
Excelent app.
رأى شخصان (2) أنّ هذه المراجعة مفيدة.
مستخدم Google
الإبلاغ عن مراجعة غير ملائمة
عرض سجلّ المراجعة
1 أغسطس 2018
قوه
رأى 4 أشخاص أنّ هذه المراجعة مفيدة.
أحدث الميزات
1. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.18. 2. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, Samsung ENN, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates. 3. Bug fixes and performance improvements.