āύāĻŋāĻāϰāĻžāϞ āĻāĻŽā§āĻ āĻā§āύāĻžāϰā§āĻļāύ, āĻĢā§āϏ āϰāĻŋāĻāĻāύāĻŋāĻļāύ, āĻāĻŽā§āĻ āĻā§āϞāĻžāϏāĻŋāĻĢāĻŋāĻā§āĻļāύ, āĻĒā§āϰāĻļā§āύā§āϰ āĻāϤā§āϤāϰ...
āĻāĻĒāύāĻžāϰ āϏā§āĻŽāĻžāϰā§āĻāĻĢā§āύāĻāĻŋ āĻāĻŋ āĻāĻ āĻāĻŦāĻ āĻ
āύā§āϝāĻžāύā§āϝ āĻ
āύā§āĻ āĻāĻāĻ-āĻāĻŋāϤā§āϤāĻŋāĻ āĻāĻžāĻāĻā§āϞāĻŋ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ āĻāϰāĻžāϰ āĻāύā§āϝ āϏāϰā§āĻŦāĻļā§āώ āĻĄāĻŋāĻĒ āύāĻŋāĻāϰāĻžāϞ āύā§āĻāĻāϝāĻŧāĻžāϰā§āĻāĻā§āϞāĻŋ āĻāĻžāϞāĻžāϤ⧠āϏāĻā§āώāĻŽ? āĻāϤ⧠āĻāĻŋ āĻĄā§āĻĄāĻŋāĻā§āĻā§āĻĄ āĻāĻāĻ āĻāĻŋāĻĒ āĻāĻā§? āĻāĻāĻž āĻāĻŋ āϝāĻĨā§āώā§āĻ āĻĻā§āϰā§āϤ? āĻĒā§āĻļāĻžāĻĻāĻžāϰāĻāĻžāĻŦā§ āĻāϰ AI āĻĒāĻžāϰāĻĢāϰāĻŽā§āϝāĻžāύā§āϏ āĻŽā§āϞā§āϝāĻžāϝāĻŧāύ āĻāϰāϤ⧠AI āĻŦā§āĻā§āĻāĻŽāĻžāϰā§āĻ āĻāĻžāϞāĻžāύ!
āĻŦāϰā§āϤāĻŽāĻžāύ āĻĢā§āύ āϰâā§āϝāĻžāĻā§āĻāĻŋāĻ: http://ai-benchmark.com/ranking
āĻāĻāĻ āĻŦā§āĻā§āĻāĻŽāĻžāϰā§āĻ āĻŦāĻŋāĻāĻŋāύā§āύ āĻā§ āĻāĻāĻ, āĻāĻŽā§āĻĒāĻŋāĻāĻāĻžāϰ āĻāĻŋāĻļāύ āĻāĻŦāĻ āĻāύāĻāϞāĻĒāĻŋ āĻŽāĻĄā§āϞā§āϰ āĻāϤāĻŋ, āύāĻŋāϰā§āĻā§āϞāϤāĻž, āĻļāĻā§āϤāĻŋ āĻāϰāĻ āĻāĻŦāĻ āĻŽā§āĻŽāϰāĻŋāϰ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§āĻāύā§āϝāĻŧāϤāĻž āĻĒāϰāĻŋāĻŽāĻžāĻĒ āĻāϰā§āĨ¤ āĻĒāϰā§āĻā§āώāĻŋāϤ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύāĻā§āϞāĻŋāϰ āĻŽāϧā§āϝ⧠āϰāϝāĻŧā§āĻā§ āĻāĻŽā§āĻ āĻā§āϞāĻžāϏāĻŋāĻĢāĻŋāĻā§āĻļāύ āĻāĻŦāĻ āĻĢā§āϏ āϰāĻŋāĻāĻāύāĻŋāĻļāύ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋ, āĻāĻāĻ āĻŽāĻĄā§āϞ āϝāĻž āύāĻŋāĻāϰāĻžāϞ āĻāĻŽā§āĻ āĻāĻŦāĻ āĻā§āĻā§āϏāĻ āĻā§āύāĻžāϰā§āĻļāύ āĻāϰā§, āĻāĻŽā§āĻ/āĻāĻŋāĻĄāĻŋāĻ āϏā§āĻĒāĻžāϰ-āϰā§āĻā§āϞāĻŋāĻāĻļāύ āĻāĻŦāĻ āĻĢāĻā§ āĻāύāĻšā§āϝāĻžāύā§āϏāĻŽā§āύā§āĻā§āϰ āĻāύā§āϝ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšā§āϤ āύāĻŋāĻāϰāĻžāϞ āύā§āĻāĻāϝāĻŧāĻžāϰā§āĻ, āϏā§āĻāϏāĻžāĻĨā§ āϏā§āĻŦāĻžāϝāĻŧāϤā§āϤāĻļāĻžāϏāĻŋāϤ āĻĄā§āϰāĻžāĻāĻāĻŋāĻ āϏāĻŋāϏā§āĻā§āĻŽā§ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšā§āϤ āĻāĻāĻ āϏāϞāĻŋāĻāĻļāύ āĻāĻŦāĻ āϏā§āĻŽāĻžāϰā§āĻāĻĢā§āύ⧠āĻŦāĻžāϏā§āϤāĻŦā§āϰ āĻāύā§āϝāĨ¤ āϏāĻŽāϝāĻŧ āĻāĻā§āϰāϤāĻž āĻ
āύā§āĻŽāĻžāύ āĻāĻŦāĻ āĻļāĻŦā§āĻĻāĻžāϰā§āĻĨāĻ āĻāĻŋāϤā§āϰ āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻāύāĨ¤ āĻ
ā§āϝāĻžāϞāĻāϰāĻŋāĻĻāĻŽā§āϰ āĻāĻāĻāĻĒā§āĻāĻā§āϞāĻŋāϰ āĻāĻŋāĻā§āϝā§āϝāĻŧāĻžāϞāĻžāĻāĻā§āĻļāύ āϤāĻžāĻĻā§āϰ āĻĢāϞāĻžāĻĢāϞāĻā§āϞāĻŋāĻā§ āĻā§āϰāĻžāĻĢāĻŋāĻāĻāĻžāĻŦā§ āĻŽā§āϞā§āϝāĻžāϝāĻŧāύ āĻāϰāϤ⧠āĻāĻŦāĻ āĻŦāĻŋāĻāĻŋāύā§āύ āĻāĻāĻ āĻā§āώā§āϤā§āϰā§āϰ āĻŦāϰā§āϤāĻŽāĻžāύ āĻ
āϤā§āϝāĻžāϧā§āύāĻŋāĻ āϏāĻŽā§āĻĒāϰā§āĻā§ āĻāĻžāύāϤ⧠āĻĻā§āϝāĻŧāĨ¤
āĻŽā§āĻ, āĻāĻāĻ āĻŦā§āĻā§āĻāĻŽāĻžāϰā§āĻā§ 83āĻāĻŋ āĻĒāϰā§āĻā§āώāĻž āĻāĻŦāĻ 30āĻāĻŋ āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ āϰāϝāĻŧā§āĻā§ āϝāĻž āύā§āĻā§ āϤāĻžāϞāĻŋāĻāĻžāĻā§āĻā§āϤ āĻāϰāĻž āĻšāϝāĻŧā§āĻā§:
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 1. āĻļā§āϰā§āĻŖā§āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ, MobileNet-V3
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 2. āĻļā§āϰā§āĻŖā§āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ, āĻāύāϏā§āĻĒāĻļāύ-V3
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 3. āĻĢā§āϏ āϰāĻŋāĻāĻāύāĻŋāĻļāύ, āϏā§āĻāύ āĻā§āϰāĻžāύā§āϏāĻĢāϰāĻŽāĻžāϰ
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 4. āĻļā§āϰā§āĻŖā§āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ, EfficientNet-B4
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 5. āĻļā§āϰā§āĻŖā§āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ, MobileViT-V2
āϧāĻžāϰāĻž 6/7āĨ¤ āϏāĻŽāĻžāύā§āϤāϰāĻžāϞ āĻŽāĻĄā§āϞ āĻāĻā§āϏāĻŋāĻāĻŋāĻāĻļāύ, 8 x āĻāύāϏā§āĻĒāĻļāύ-V3
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 8. āĻ
āĻŦāĻā§āĻā§āĻ āĻā§āϰā§āϝāĻžāĻāĻŋāĻ, YOLO-V8
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 9. āĻ
āĻĒāĻāĻŋāĻā§āϝāĻžāϞ āĻā§āϝāĻžāϰā§āĻā§āĻāĻžāϰ āϰāĻŋāĻāĻāύāĻŋāĻļāύ, āĻāĻŋāĻāĻāĻāĻŋ āĻā§āϰāĻžāύā§āϏāĻĢāϰāĻŽāĻžāϰ
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 10. āĻļāĻŦā§āĻĻāĻžāϰā§āĻĨāĻŋāĻ āϏā§āĻāĻŽā§āύā§āĻā§āĻļāύ, DeepLabV3+
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 11. āϏāĻŽāĻžāύā§āϤāϰāĻžāϞ āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻāύ, 2 x DeepLabV3+
āϧāĻžāϰāĻž 12. āĻļāĻŦā§āĻĻāĻžāϰā§āĻĨāĻŋāĻ āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻāύ, āϝā§āĻā§āύ⧠āĻāĻŋāĻā§āĻā§ āϏā§āĻāĻŽā§āύā§āĻ āĻāϰā§āύ
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 13. āĻĢāĻā§ āĻĄāĻŋāĻŦā§āϞāĻžāϰāĻŋāĻ, IMDN
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 14. āĻāĻŋāϤā§āϰ āϏā§āĻĒāĻžāϰ-āϰā§āĻā§āϞāĻŋāĻāĻļāύ, ESRGAN
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 15. āĻāĻŋāϤā§āϰ āϏā§āĻĒāĻžāϰ-āϰā§āĻā§āϞāĻŋāĻāĻļāύ, SRGAN
āϏā§āĻāĻļāύ 16. āĻāĻŽā§āĻ āĻĄāĻŋāύā§āĻāϏāĻŋāĻ, āĻāĻ-āύā§āĻ
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 17. āĻāĻā§āϰāϤāĻž āĻ
āύā§āĻŽāĻžāύ, MV3-āĻāĻā§āϰāϤāĻž
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 18. āĻāĻā§āϰāϤāĻž āĻ
āύā§āĻŽāĻžāύ, MiDaS 3.1
āϧāĻžāϰāĻž 19/20āĨ¤ āĻāĻŽā§āĻ āĻāύāĻšāĻžāύā§āϏāĻŽā§āύā§āĻ, āĻĄāĻŋāĻĒāĻŋāĻāĻĄāĻŋ
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 21. āĻā§āϝāĻžāĻŽā§āϰāĻž āĻāĻāĻāϏāĻĒāĻŋ, āĻŽāĻžāĻāĻā§āϰā§āĻāĻāĻāϏāĻĒāĻŋ āĻļā§āĻāĻž
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 22. āĻŦā§āĻā§āĻš āĻāĻĢā§āĻā§āĻ āϰā§āύā§āĻĄāĻžāϰāĻŋāĻ, PyNET-V2 āĻŽā§āĻŦāĻžāĻāϞ
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 23. āĻĢā§āϞāĻāĻāĻāĻĄāĻŋ āĻāĻŋāĻĄāĻŋāĻ āϏā§āĻĒāĻžāϰ-āϰā§āĻā§āϞāĻŋāĻāĻļāύ, XLSR
āϧāĻžāϰāĻž 24/25āĨ¤ 4K āĻāĻŋāĻĄāĻŋāĻ āϏā§āĻĒāĻžāϰ-āϰā§āĻā§āϞāĻŋāĻāĻļāύ, āĻāĻŋāĻĄāĻŋāĻāĻāϏāĻāϰ
āϧāĻžāϰāĻž 26. āĻĒā§āϰāĻļā§āύā§āϰ āĻāϤā§āϤāϰ, āĻŽā§āĻŦāĻžāĻāϞāĻŦāĻŋāĻāϰāĻāĻŋ
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 27. āύāĻŋāĻāϰāĻžāϞ āĻā§āĻā§āϏāĻ āĻā§āύāĻžāϰā§āĻļāύ, āϞāĻžāĻŽāĻž2
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 28. āύāĻŋāĻāϰāĻžāϞ āĻā§āĻā§āϏāĻ āĻā§āύāĻžāϰā§āĻļāύ, GPT2
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 29. āύāĻŋāĻāϰāĻžāϞ āĻāĻŽā§āĻ āĻā§āύāĻžāϰā§āĻļāύ, āϏā§āĻā§āĻŦāϞ āĻĄāĻŋāĻĢāĻŋāĻāĻļāύ V1.5
āĻŦāĻŋāĻāĻžāĻ 30. āĻŽā§āĻŽāϰāĻŋ āϏā§āĻŽāĻž, ResNet
āĻāĻāĻžāĻĄāĻŧāĻžāĻ, āĻā§āĻ PRO āĻŽā§āĻĄā§ āϤāĻžāĻĻā§āϰ āύāĻŋāĻāϏā§āĻŦ TensorFlow Lite āĻĄāĻŋāĻĒ āϞāĻžāϰā§āύāĻŋāĻ āĻŽāĻĄā§āϞ āϞā§āĻĄ āĻāĻŦāĻ āĻĒāϰā§āĻā§āώāĻž āĻāϰāϤ⧠āĻĒāĻžāϰā§āĨ¤
āĻĒāϰā§āĻā§āώāĻžāϰ āĻŦāĻŋāϏā§āϤāĻžāϰāĻŋāϤ āĻŦāĻŋāĻŦāϰāĻŖ āĻāĻāĻžāύ⧠āĻĒāĻžāĻāϝāĻŧāĻž āϝāĻžāĻŦā§: http://ai-benchmark.com/tests.html
āĻĻā§āϰāώā§āĻāĻŦā§āϝ: Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, āĻāĻŦāĻ UNISOC Tiger āĻāĻŋāĻĒāϏā§āĻ āϏāĻš āĻĄā§āĻĄāĻŋāĻā§āĻā§āĻĄ NPUs āĻāĻŦāĻ AI āĻ
ā§āϝāĻžāĻā§āϏāĻŋāϞāĻžāϰā§āĻāϰ āϏāĻš āϏāĻŽāϏā§āϤ āĻŽā§āĻŦāĻžāĻāϞ SoC-āϤ⧠āĻšāĻžāϰā§āĻĄāĻāϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āϤā§āĻŦāϰāĻŖ āϏāĻŽāϰā§āĻĨāĻŋāϤāĨ¤ AI āĻŦā§āĻā§āĻāĻŽāĻžāϰā§āĻ v4 āĻĨā§āĻā§ āĻļā§āϰ⧠āĻāϰā§, āĻā§āĻ āϏā§āĻāĻŋāĻāϏ⧠āĻĒā§āϰāĻžāύ⧠āĻĄāĻŋāĻāĻžāĻāϏāĻā§āϞāĻŋāϤ⧠GPU-āĻāĻŋāϤā§āϤāĻŋāĻ AI āϤā§āĻŦāϰāĻŖ āϏāĻā§āώāĻŽ āĻāϰāϤ⧠āĻĒāĻžāϰ⧠("āϤā§āĻŦāϰāĻŖ" -> "GPU āϤā§āĻŦāϰāĻŖ āϏāĻā§āώāĻŽ āĻāϰā§āύ" / "āĻāϰā§āĻŽ NN", OpenGL ES-3.0+ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§āĻāύ)āĨ¤
āĻāĻĒāĻĄā§āĻ āĻāϰāĻž āĻšā§ā§āĻā§
⧍⧧ āϏā§āĻĒ, ⧍ā§Ļ⧍ā§Ģ