AI 機能をサクサク
AI を使うなら
写真の自動分類、画像の拡大、翻訳。学習済みの AI をパソコンの中で動かし、答えを出す「推論」の力を見ます。
- 写真アプリの自動分類・検索
- 文章の分類・翻訳
- 画像の拡大・背景の切り抜き
おすすめのチップ
「Geekbench AI 量子化」の順位と、パソコン本体の目安価格から選びました。
見るべき数字
上から順に、大事な数字です。
1
パソコンに入っている AI 機能の速さ。普段使いはこれ。
この数字でわかること学習済みAIを量子化で動かす力。画像や文章から答えを出す処理(推論)の速さを比べます。
Geekbench AI 量子化
スマホ・PCでよく使う軽量なAIモデルの速さ
↑高いほど速い
- 1Snapdragon X2 Elite Extreme92,932
- 2Intel Core Ultra X7 358H59,555
- 3Apple M5 Max40,931
- 4Apple M5 Pro(18コア)34,238
- 5Apple M5 Pro(15コア)31,808
- 6Apple M523,553
- 7GeForce RTX 5070 Ti22,467
- 8GeForce RTX 4070 SUPER21,218
- 9GeForce RTX 507020,251
- 10Apple M4 Max19,996
- 11Apple M3 Max18,016
- 12Apple M4 Pro16,264
- 13Apple M2 Max16,120
- 14Apple M1 Max13,785
- 15GeForce RTX 307011,917
単位:pts
2
16ビットの数値でAIを動かす力。
この数字でわかること学習済みAIを半精度で動かす力。画像や文章から答えを出す処理(推論)の速さを比べます。
Geekbench AI 半精度
16ビットの数値でAIを動かす速さ
↑高いほど速い
- 1RTX PRO 5000 Laptop GPU53,164
- 2GeForce RTX 5070 Ti48,453
- 3GeForce RTX 507044,031
- 4Apple M5 Max43,885
- 5GeForce RTX 4070 SUPER40,482
- 6Apple M5 Pro(18コア)35,281
- 7Snapdragon X2 Elite Extreme33,597
- 8Apple M5 Pro(15コア)32,719
- 9GeForce RTX 307029,867
- 10Apple M524,639
- 11Apple M4 Max22,754
単位:pts
3
32ビットの数値でAIを動かす力。
この数字でわかること学習済みAIを単精度で動かす力。画像や文章から答えを出す処理(推論)の速さを比べます。
選び方のひとこと
量子化・半精度・単精度は、AIの計算に使う数値の表し方です。使うAIの方式に合うグラフで比べてください。