，目前已有多个 Geekbench 7 跑分信息上传到平台，最早上传时间为 7 月 21 日。

　　Geekbench 官方并没有发布官宣博客，不过获取到一份关于 Geekbench 7 的介绍文档：

　　Geekbench 7 CPU 基准评分用于通过包括数据压缩、图像处理、机器学习和代码编译在内的工作负载来评估和优化 CPU 和内存性能。这些工作负载的性能对于各种最终用户应用都很重要，包括网页浏览器、图像

　　Geekbench 7 的分数是以 2500 分为基准校准的。分数越高越好，分数翻倍意味着性能翻倍。

　　生产力工作负载衡量你的 CPU 在处理日常关键操作时的表现，包括数据压缩、图像压缩、网页浏览和二维图形。

　　：文件压缩工作负载使用不同的压缩格式对大量文件进行压缩和解压缩。它模拟了用户和软件应用程序压缩文件以减少数据和带宽的使用情况。文件压缩工作负载使用三种不同的压缩格式对三种不同的档案进行压缩和解压。它还使用 SHA1函数验证这些文件。

　　：导航工作负载用于在一系列位置之间生成路线，并在地图上绘制这些路线。它模拟了用户从离线导航应用请求路线的使用场景。这个工作负载使用迪杰斯特拉算法在两张 OpenStreetMap 地图上计算 24 条不同的路线 —— 一张是小城市，另一张是大城市。

　　：HTML5 浏览器工作负载使用网页浏览器来渲染网页。它模拟用户使用浏览器浏览网页的场景。这个工作负载使用无头浏览器打开、解析、布局并渲染来自八个基于流行网站的网页的内容。

　　：PDF 查看器工作负载使用 PDFium打开复杂的 PDF文件。它模拟了用户打开和查看不同复杂度 PDF 的使用场景。这个工作负载会渲染六个不同复杂度的 PDF，包括美国国家公园管理局的公园地图、一份技术文档和一篇学术摘要。

　　：照片库工作负载会根据照片中包含的物体对照片进行分类和标记。照片库工作负载模拟导入、整理和基于检测到的物体为照片打标签的过程。这让用户可以在像 Adobe Lightroom、Apple Photos 和 Google Photos 这样的照片库应用中按关键词照片。该工作负载可以导入 JPEG、JPEG-XL 和 DNG 格式的，生成缩略图，并使用机器学习为照片打标签，同时将生成的元数据和标签存储在 SQLite 数据库中。

　　开发者工作负载衡量你的 CPU 在处理典型开发者任务时的表现，比如处理文件、编译代码和压缩资源。

　　：Clang 工作负载使用 Clang 编译器来编译 Lua 解释器，这是一种流行的开源语言解释器。它模拟了开发人员构建代码的使用场景，以及普通用户在他们的系统上可能遇到的即时编译。

　　：文本处理工作负载加载多个文件，使用正则表达式解析内容，将元数据存储在 SQLite 数据库中，最后将内容导出到一个不同的格式。它模拟典型的文本处理任务，这些任务操作、分析和转换数据，以便重新格式化用于发布并获取见解。这个工作负载使用 Python 3.13 作为解释器，并将 190 个 Markdown 文件转换为 HTML。

　　：资产压缩工作负载使用流行的压缩编解码器来压缩纹理和几何资产。它模拟了游戏开发者使用的内容压缩管道。这个工作负载使用 ASTC 和 BC7 编解码器压缩六个纹理资产，并使用 Draco 库压缩四个几何资产。

　　：HDR 工作负载将标准动态范围照片混合在一起，生成一张比任何单独 SDR 照片更丰富多彩、更生动的高动态范围照片。它模拟了现代智能手机相机应用中的标准 HDR 功能。这个工作负载会从六张 16MP 的 SDR 照片生成一张 16MP 的 HDR 图像。

　　：照片

　　：光线追踪是一种渲染技术，用于通过模拟光线与虚拟场景中物体的相互作用来生成逼线D 渲染软件中使用的渲染过程。光线追踪工作负载使用 Blender Cycles 渲染器和 Intel Embree 库从虚拟场景生成逼真的图像。

　　：重建工作负载会使用同一场景的二维图像，并估算出在两张图像中都可见点的三维坐标。运动结构重建是一种通过多张二维图像生成三维几何结构的技术。增强现实系统会使用像运动结构重建这样的技术来理解现实世界的场景，并将计算机生成的图形融入这些场景中。该运动结构重建工作负载会使用同一场景的九张二维图像，并估算出在两张图像中都可见点的三维坐标。

　　媒体工作负载衡量你的 CPU 处理常见媒体编码、解码和处理的能力。媒体工作负载模拟像会议和在线流这样的应用。

　　：编码器工作负载模拟了会议应用中的屏幕共享功能，使用 AOM 库和 AV1 编解码器对静态进行编码，同时生成程序化的光标移动。它模拟了用户在通话中共享屏幕的使用场景。

　　：音频编码器工作负载将音频数据编码为压缩音频格式。它模拟了应用将音频压缩以便存储或流式传输的使用场景。音频编码器工作负载使用 Opus 压缩编解码器来压缩两分钟的音频数据。

　　：解码器工作负载将解码、音频解码、音频重采样和语音识别整合到一个工作负载中。它模拟用户在观看时启用自动字幕的使用场景。解码器工作负载使用 AV1 编码、Opus 音频编码和 Whisper 语音识别模型实现。

　　特别

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