Geekbench 7 – mylogs.cn https://mylogs.cn 发现、记录、分享 Sat, 07 Nov 2026 09:25:12 +0000 zh-Hans hourly 1 少 2 核反超 21.5%：AMD Zen 6 十核样片跑分曝光 https://mylogs.cn/%e5%b0%91-2-%e6%a0%b8%e5%8f%8d%e8%b6%85-21-5%ef%bc%9aamd-zen-6-%e5%8d%81%e6%a0%b8%e6%a0%b7%e7%89%87%e8%b7%91%e5%88%86%e6%9b%9d%e5%85%89/ Sat, 07 Nov 2026 09:25:12 +0000 https://mylogs.cn/%e5%b0%91-2-%e6%a0%b8%e5%8f%8d%e8%b6%85-21-5%ef%bc%9aamd-zen-6-%e5%8d%81%e6%a0%b8%e6%a0%b7%e7%89%87%e8%b7%91%e5%88%86%e6%9b%9d%e5%85%89/ 结论：AMD Medusa 系列 10 核 APU 工程样片 2026 年 11 月 7 日曝光 Geekbench 7 跑分，多核 18313 分，较 12 核锐龙 AI 9 HX 370 提升约 21.5%，少 2 核反而更强。关键数字：多核 18313 分 / 提升约 21.5% / 单核领先约 32%。

三款样片跑分对比

型号核心组合单核多核对比基准
10 核 Medusa4 Zen6 + 6 Zen6C310018313较 HX 370 单核 +32% / 多核 +21.5%
8 核 Medusa2 + 6—15075与 HX 370 基本持平
6 核 Medusa1 + 5265110670较 AI 5 340 单核 +25% / 多核 +17%

少 2 核为什么多核反而更高

10 核版本采用 4 个 Zen 6 大核与 6 个 Zen 6C 小核，测试平台搭配 64GB DDR5-5200 内存。Geekbench 7 数据显示，其单核 3100、多核 18313，对比 12 核锐龙 AI 9 HX 370，单核领先约 32%、多核领先约 21.5%。

Zen 6 新架构与 Zen 6C 高密度核心的组合，让更少核心数也能在多线程负载中反超上代旗舰。

核显也进步了吗

10 核样片搭载代号为 GFX1170 的核显，采用 RDNA 4m 架构，配备 4 组计算单元。其 OpenCL 得分 22249，比同为 4 组计算单元的 Radeon 840M 高约 85%，也超过报道中列出的 Radeon 860M 成绩。

这意味着新世代 APU 的集成显卡性能同步上探，对轻薄本的游戏与创作场景有直接帮助。

对 2027 年笔记本意味着什么

相关产品预计面向 2027 年主流笔记本市场，目前曝光的均为工程样片，不代表最终量产规格与频率。对行业而言，Zen 6 在样片阶段就展现出对上代旗舰的多核反超，预示 2027 年轻薄本 CPU 性能将明显跃升。

值得注意的是，工程样片的频率与功耗尚未锁定，最终表现要等量产版本验证。

常见问题

这些分数是最终产品成绩吗？

不是。曝光数据来自 Geekbench 数据库中的工程样片，频率、功耗与散热均未定型，不能等同于上市后的零售版表现。

和英特尔下一代相比谁更强？

目前仅 AMD 一侧的样片曝光，缺乏同代英特尔竞品跑分，尚无法下结论。要等双方量产版同台测试后才能判断。

信息来源

信息来源：IT之家 2026 年 11 月 7 日发布的报道（原始数据来自 Wccftech 当日博文与 Geekbench 数据库）。

]]> OpenAI Dot 虚拟机曝光：9 核 AMD 霄龙跑分 9435 https://mylogs.cn/openai-dot-%e8%99%9a%e6%8b%9f%e6%9c%ba%e6%9b%9d%e5%85%89%ef%bc%9a9-%e6%a0%b8-amd-%e9%9c%84%e9%be%99%e8%b7%91%e5%88%86-9435/ Wed, 30 Sep 2026 20:30:36 +0000 https://mylogs.cn/openai-dot-%e8%99%9a%e6%8b%9f%e6%9c%ba%e6%9b%9d%e5%85%89%ef%bc%9a9-%e6%a0%b8-amd-%e9%9c%84%e9%be%99%e8%b7%91%e5%88%86-9435/ OpenAI Dot 智能体云端虚拟机配置曝光

OpenAI 在近日的 DevDay 活动上发布了 Dot 智能体，每个 Dot 都运行在一台独立的云端虚拟机中。随着这台虚拟机现身 Geekbench 基准测试平台，其具体硬件配置与软件环境被完整曝光，让人们第一次看清这款 AI 智能体的”运行底座”。

配置与跑分：9 核 AMD 服务器处理器

基准测试信息显示，单台 Dot 虚拟机搭载了 AMD EPYC 9V74 服务器处理器，基于 Zen 4 架构，基础频率约 2.6GHz，加速频率可达 3.7GHz。每个 Dot 实例分配 9 个核心，在 Geekbench 7 中单核得分 1667，多核得分 9435。

内存与存储方面，该实例配备 9.73GB 内存和 32GB 存储空间，运行 Ubuntu 24.04.3 系统，也有用户截图显示部分实例运行 Debian Linux。

预装一整套 Linux 创作与工程环境

每台 Dot 虚拟机都预装了丰富的 Linux 软件环境，除了 Chromium 浏览器、终端和文件管理器，用户还可以让 AI 智能体自行安装其他工具。

预装软件覆盖多个领域：创意设计类包括 Blender、GIMP 和 Inkscape；视频剪辑为 Kdenlive；游戏开发为 Godot；工程工具包括 FreeCAD、OpenCAD 和 KiCAD；科学计算则包含 QGIS、ParaView 和 3D Slicer。这意味着 Dot 不只是聊天窗口，而是具备图形、建模、剪辑与数据处理能力的远程工作站。

基于 GPT-6 Astra，连接 4000 余款应用

Dot 智能体基于 GPT-6 Astra 模型，可通过插件连接到超过 4000 款应用。用户能在 ChatGPT 桌面端、网页端和移动端与 Dot 互动，也可以通过 Slack 和 Teams 与 Dot 通信。

在数据安全上，每个 Dot 都拥有独立的云端虚拟机，所有保存的凭证对 AI 模型保持隐藏。企业还可以设置拥有专属身份和权限的专用 Dot，进一步隔离不同业务场景。

对比 Meta Muse：核心数与内存占优

与 Meta 的 Muse 虚拟机相比，Dot 在核心数和内存上更占优势。Muse 每个虚拟机仅配置 2 个虚拟 CPU 和 8GB 内存，但提供 100GB 存储空间，远高于 Dot 的 32GB。两者代表了两家公司在”AI 智能体云端运行时”上的不同取舍。

开放范围与域名争议

目前，Dot 已向 ChatGPT Pro 和 Business Premium 用户逐步开放。不过围绕该产品的域名争议也已出现：dot.com 域名目前归属马斯克旗下的 xAI，直接跳转至 Grok Bot 下载页面。

整体来看，Dot 把完整的 Linux 桌面环境与 GPT-6 Astra 模型打包进云端虚拟机，试图让 AI 智能体从”对话”走向真正可操作的计算任务。其真实体验如何，仍有待更多普通用户上手验证。

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