Geekbench 7 gjør gamle tall ubrukelige

Hva skjedde

Primate Labs har lansert Geekbench 7 for macOS, iOS, Android, Windows og Linux. Den nye versjonen har redesignede CPU-, flerkjerne- og GPU-tester, større datasett og nye arbeidslaster som skal ligne bedre på moderne bruk.

Kildene trekker frem blant annet AV1-video, Opus-lyd, Whisper-basert talegjenkjenning, spillfysikk, bildebehandling, JPEG XL, DNG, maskinlæringsbasert oppskalering, bakgrunnsuskarphet i videosamtaler og ansiktssporing i video.

MacRumors skriver at Geekbench 7 fortsatt er gratis for personlig bruk. Macworld understreker et viktig poeng: resultater fra Geekbench 7 kan ikke sammenlignes direkte med Geekbench 6-resultater.

Hva det betyr

Dette betyr at mange kommende Mac-, iPhone- og iPad-sammenligninger får et nullpunkt.

Når en ny MacBook Pro testes med Geekbench 7, kan du ikke bare legge tallet ved siden av en gammel Geekbench 6-tabell og konkludere med at maskinen er raskere eller tregere. Testene er endret. Poengsystemet er endret. Arbeidslastene er endret.

Det er samtidig en god endring. Apple Silicon brukes i dag til mer enn klassisk CPU-arbeid. Videomøter, bildebehandling, lokal KI, talegjenkjenning, spillmotorer og GPU-akselererte kreative oppgaver er blitt vanligere. En benchmark som fortsatt later som om datamaskinen først og fremst zip-er filer og kjører rene flerkjernescenarioer, blir mindre nyttig.

Den nye flerkjernetesten er også interessant. Primate Labs sier at en arbeidslast bare kjøres flertrådet i flerkjernetesten dersom den faktisk typisk er flertrådet i virkelige apper. Det bør gi et mindre kunstig bilde av maskiner med mange kjerner.

Min vurdering

Min take: Geekbench 7 er et nødvendig ryddeskift, men det kommer til å skape en del dårlige konklusjoner de neste månedene.

Benchmark-tall er fristende fordi de ser objektive ut. Ett tall, én vinner. Men en benchmark er alltid en modell av virkeligheten, ikke virkeligheten selv. Når modellen endres, endres også hva tallet betyr.

For Apple-brukere er dette særlig viktig fordi Apple Silicon-maskiner ofte vurderes på tvers av generasjoner: M1 mot M4, MacBook Air mot MacBook Pro, iPad Pro mot Mac mini. Med Geekbench 7 får vi trolig bedre svar på moderne bruk, men dårligere kontinuitet bakover.

Jeg vil derfor lese de første Geekbench 7-resultatene som temperaturmålinger, ikke fasit. Se etter mønstre når mange enheter er testet på samme versjon. Ikke hopp på enkelttall fra én maskin.

For norske kjøpere handler dette også om penger. Mac-er har blitt dyre, og feil ytelsestolkning kan gi feil kjøp: for mye maskin til studiebruk, for lite minne til lokal KI, eller en Pro-modell der Air egentlig hadde holdt. Geekbench 7 kan hjelpe – hvis du bruker den som ett datapunkt, ikke som handlekurv.

Slik gjør du det

• 1. Last ned Geekbench 7 fra Primate Labs eller App Store når den er tilgjengelig for enheten din.
• 2. Lukk tunge apper før du tester, og sørg for at Mac eller iPhone ikke nettopp holder på med stor synkronisering, bildeanalyse eller oppdatering.
• 3. Kjør testen på strøm hvis du tester MacBook, og noter om maskinen er i lavstrømmodus eller normalmodus.
• 4. Sammenlign bare Geekbench 7 med Geekbench 7. Ikke bland Geekbench 6- og Geekbench 7-tall i samme konklusjon.
• 5. Se på delresultater og brukstype. GPU/KI-resultater er mer relevante for bilde, video og lokal maskinlæring enn for ren skriving og nettleserbruk.
• 6. Gjenta testen hvis tallet virker merkelig lavt. Varme, batterimodus og bakgrunnsprosesser kan påvirke resultatet.

Bilde: Apple

Hva du bør gjøre

• Ignorer direkte sammenligninger mellom Geekbench 6 og 7.
• Vent på flere tester før du konkluderer om nye Mac-er.
• Bruk benchmark sammen med faktisk bruk: eksporttid, kompilering, spill, batteri og viftestøy.
• Hvis du kjøper Mac for KI eller kreativt arbeid, se spesielt på GPU- og minnebehov – ikke bare CPU-score.
• Arkiver gamle Geekbench 6-tall, men merk dem tydelig som annen testgenerasjon.

Kilder

• 9to5Mac
• Macworld
• AppleInsider
• MacRumors