Use APKPure App
Get AI Benchmark old version APK for Android
هل هاتفك جاهز للذكاء الاصطناعي؟ قم بتشغيل AI Benchmark للتحقق من أدائها!
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+).
تحديث لأحدث إصدار 6.0.0
Last updated on 26/09/2024
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
جاري في الترجمة...
