Un modèle Samsung Galaxy S23 Ultra étonnamment apprivoisé avec 12 Go de RAM confirmé dans un run multicore torpide de Geekbench
Le Galaxy S23 Ultra avec 8 Go de RAM est apparu de nombreuses fois sur Geekbench et maintenant une variante de 12 Go de l'appareil, portant également le numéro de modèle SM-S918B, a été découverte sur https://browser.geekbench.com/v5/cpu/19581546 sur le même site de benchmark. Le Samsung Galaxy S23 Ultra a obtenu un bon score mono-core de 1 495 points et un score multi-core plutôt modeste de 4 647 points. Le smartphone phare sera équipé d'un processeur 8 cœurs censé être personnalisé Snapdragon 8 Gen 2 SoC qui peut atteindre un taux d'horloge de noyau principal modifié de 3,36 GHz.
Il n'y a certainement pas de quoi s'inquiéter avec le score à un seul cœur, avec ce Samsung Galaxy S23 Ultra particulier qui se rapproche de la marque des 1 500 points. Le graphique actuel de Geekbench Android de Geekbench est le Lenovo Legion Y90 (Snapdragon 8 Gen 1) avec une moyenne de 1 190 points, laissant le S23 Ultra avec une avance massive de +25,6% dans ce cas. D'autres téléphones Snapdragon 8 Gen 2, tels que le Xiaomi 13 et le Xiaomi 13 Pro, ont produit des résultats similaires similaires des scores élevés similaires pour un seul cœur. Le Galaxy S23 Ultra avec 12 Go de RAM n'est certainement pas en reste.
Cependant, le score multi-core du S23 Ultra n'est "que" de 4 647 points. Bien qu'il batte tout ce qui figure dans le classement de Geekbench (dirigé par le Realme GT Neo 3 avec Dimensity 8100 avec 3 847 points), il reste en retrait par rapport aux résultats obtenus par le S23 Ultra de 8 Go Galaxy et d'autres appareils SD 8 Gen 2. Par exemple, nous avons récemment rapporté le Samsung Galaxy S23 Ultra de 8 Go a obtenu un score multi-core de 5 179 points, soit un bon +11,4 % de plus que le modèle de 12 Go dans ce cas. C'est peut-être un peu terne pour le moment, mais on peut espérer qu'il y a encore plus à venir avant que le Galaxy S23 avant son lancement
Source(s)
Geekbench (1/2) via ITHome (en chinois)
Image teaser (éditée) : @technizoconcept & Geekbench
