GeekBench AI 是什么

GeekBench AI 是跨平台的端侧 AI 推理基准工具，使用真实的机器学习测试负载，按不同精度汇总成分数。截至 IT之家发稿前查询，该平台共收录了 iPhone 18 Pro 的两条记录，分别来自 Core ML 调用 GPU（通用图形计算单元）与 NPU / ANE（专用神经网络处理器）的处理结果。Core ML 是苹果的机器学习运行时，能够调度 CPU、GPU 与 Neural Engine，并在性能、内存占用与功耗之间做权衡。

跑分明细

在 GeekBench AI 中，每一颗芯片都会给出三组分数，分别对应不同精度下的端侧推理表现：

– 单精度（Single Precision，FP32）：高精度浮点推理，数值精度好，但带宽、内存与计算成本高；

– 半精度（Half Precision，FP16）：现代本地 AI 最常见，通常更快、更省内存与电量；

– 量化（Quantized，通常 INT8）：最接近日常部署型端侧模型，主打低延迟、低功耗、小模型。

iPhone 18 Pro 的 GeekBench AI 成绩为：GPU 分项 12,775 / 24,077 / 26,951，Neural Engine 分项 7,002 / 55,720 / 75,810（顺序对应单精度 / 半精度 / 量化）。

NPU 对比：较上代提升明显

以 GeekBench AI 平台已有的 AI Benchmarks 记录作为对照，苹果 A20 Pro 的神经网络引擎（NPU）相对前代的提升如下。

单精度（Single Precision）：

– A20 Pro（iPhone 18 Pro）：7,002

– A19 Pro（iPhone 17 Pro）：5,111，高出 1,891，增幅 +37.0%

– A18 Pro（iPhone 16 Pro）：4,575，高出 2,427，增幅 +53.0%

– M5（11 英寸 iPad Pro）：5,411，高出 1,591，增幅 +29.4%

半精度（Half Precision）：

– A20 Pro：55,720

– A19 Pro：36,772，高出 18,948，增幅 +51.5%

– A18 Pro：32,910，高出 22,810，增幅 +69.3%

– M5：41,100，高出 14,620，增幅 +35.6%

量化（Quantized）：

– A20 Pro：75,810

– A19 Pro：50,411，高出 25,399，增幅 +50.4%

– A18 Pro：45,348，高出 30,462，增幅 +67.2%

– M5：57,553，高出 18,257，增幅 +31.7%

硬件升级：双 16 核神经引擎

IT之家在报道中披露，A20 Pro 的 NPU 部分采用”双 16 核”神经网络引擎设计，合计 32 个核心。苹果还加入了新一代神经加速器，使 8 位浮点运算速度提升至原来的 2 倍；芯片的内存带宽也同步提升 50%，以支撑更复杂的设备端模型与推理任务。

对用户意味着什么

更强的 NPU 主要带来三方面体验升级。第一，更快的端侧大模型推理，例如更流畅的本地 AI 助手、实时翻译、文本与图像生成。第二，更强的相机 AI：夜景、人像、视频防抖、对象跟踪与实时特效等算法可以在本地实时运行。第三，更持久的 AI 体验——由于 NPU 的能效通常优于用 CPU 或 GPU 跑同类 AI 任务，电池消耗更可控。