Geekbench 7 来了：更懂真实应用的基准测试
Primate Labs 发布了最新的 Geekbench 7，这次更新不再单纯堆砌跑分数据，而是聚焦于真实场景。新增的媒体工作负载模拟了视频会议中的 AV1 编码、Opus 音频压缩以及 Whisper 语音识别生成的实时字幕。多核测试逻辑被彻底重构，只有真正需要多线程的任务才会被计入，让分数更贴近日常使用体验。GPU 测试则强化了机器学习与内容创作能力，支持 CUDA、OpenCL、Vulkan 和 Metal 等 API，涵盖人脸追踪、图像超分和流体模拟等任务。数据集也全面升级，涵盖更多样化的文件压缩与 PDF 浏览场景。Geekbench 7 对个人用户免费，专业版目前享有 20% 的发布优惠。
在 Geekbench 7 中，只有当任务在真实应用中确实以多线程运行时，工作负载才会以多线程模式执行。
HN 评论区
59- thrownawaysz
从来就不太喜欢 Geekbench。合成基准测试虽然简单易用、容易理解，但基本没啥用。1000 分比 990 分高，但这实际上根本说明不了任何问题。举个例子：2017 款的 Intel Xeon 在多核测试中得分比 Apple M1 还高，但大家都知道这两者根本没法比。而且，没人会去买 2017 款的 Intel Xeon，尽管它的分数更高，可这恰恰是 Geekbench 的逻辑——分数越高越好。
像 7Zip 压缩/解压、LAME 编码、Blackmagic RAW 视频编码、Cinebench、x265 编码、Blender 渲染、Y Cruncher，以及任何内置的视频游戏基准测试，都比 Geekbench 更有意义。
这里有一些不错的基准测试选项：
https://www.pcgamingwiki.com/wiki/List_of_games_with_built-i...
- NSUserDefaults
稍微有点跑题，但用现在的硬件跑 Quake 1 的 timedemo 进展如何？在现代机器上能跑进 1 秒以内吗？
- geerlingguy
我在几台 Mac 上跑过，看起来他们试图解决的一个问题是 Geekbench 6 在大核心数系统（32、64 或 128+ CPU 核心）上表现不佳的多核扩展性问题。我希望能有时间在我的 Ampere Altra Max 系统上测试一下，看看扩展性到底如何。
众所周知，Geekbench 5 在测试这类工作站级 CPU 时比 Geekbench 6 好得多（尽管还有很多其他基准测试更好，尤其是如果你能拿到源码并自己编译的话）。
我还是喜欢有一套能跨 Android、iOS、Windows、macOS、Linux 运行，并支持 Arm、X86、RISC-V 等架构的基准测试集，即使它并不完美，也能作为一个参考点，让人对整体性能有个大致感觉。而且单核分数很好地代表了日常使用中的“手感”基准。
- cosmotic
这个测试对媒体的硬件编解码支持得怎么样？公告里说它支持 AV1 编解码，但没说明是否利用了硬件编解码器。
- snvzz
加入 CUDA（一个特定厂商的 API）绝对是个错误。