Durchgesickerte Benchmark-Tests deuten darauf hin, dass Pixel 7 kein Top-Performer sein wird

Der Pixel7 und Pixel 7 Pro werden später heute eingeführt, aber wir sehen bereits durchgesickerte Benchmark-Tests, die darauf hindeuten, dass sie nicht mit den schnellsten Telefonen auf dem Markt konkurrieren werden.

Die Pixel 6-Telefone des letzten Jahres waren in vielen Dingen gut, aber ihre benutzerdefinierten Tensor G1-Chips beeindruckten nicht massiv in Bezug auf die Rohleistung. Dies wird sich voraussichtlich mit der Pixel 7-Reihe und ihrem Tensor G2-Chip fortsetzen.

Das Google Pixel 7 Pro ist im beliebten AnTuTu-Benchmark-Tool aufgetaucht (mit freundlicher Genehmigung von Gadgetvolle BD), die versucht, das Gesamtleistungsniveau eines Telefons widerzuspiegeln. Eine Punktzahl von 801.116 platziert es über dem Pixel 6 Pro um rund 85.000 Punkte, was ein ordentlicher Fortschritt ist.

Eine solche Punktzahl lässt das Pixel 7 Pro jedoch deutlich hinter dem Snapdragon 8 Gen 1 und der Dimensity 9000-Menge zurück. Das Samsung Galaxy Z Fold 4, das Motorola Edge 30 Pro und das Xiaomi 12 Pro erreichten alle knapp die 1.000.000-Marke. Gaming-Telefone wie das ROG Phone 6D und das

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Rote Magie 7S Pro, mittlerweile rund um die 1.100.000-Marke getroffen.

Natürlich sollten Sie niemals einen Benchmark-Test für bare Münze nehmen, und insbesondere AnTuTu hat sich als anfällig für Herstellereingriffe erwiesen, um die Ergebnisse künstlich zu steigern. Wir sollten auch bedenken, dass es vor dem Start von Pixel 7 einige Kompatibilitätsprobleme für den Tensor G2 geben kann.

Dies ist jedoch nicht das erste Pre-Launch-Benchmark-Leck, das wir für das Pixel 7 Pro gesehen haben. Erst vor ein paar Wochen machte das Telefon einen Auftritt beim beliebten CPU-fokussierten Benchmarking-Tool Geekbench.

Auch hier erzielte es ein paar hundert Punkte mehr als das Pixel 6 Pro. Auch diese Zahl blieb deutlich hinter Konkurrenten zurück, die auf Qualcomm- und MediaTek-Hardware laufen.

Googles Standpunkt zu seinem benutzerdefinierten Tensor-Chip war schon immer, dass es sich natürlich auf Effizienz und maschinelles Lernen konzentriert, anstatt auf die reine Leistung.