Une fuite de référence suggère que Pixel 7 ne sera pas l’un des plus performants
Les Pixel 7 et Pixel 7 Pro seront lancés plus tard dans la journée, mais nous constatons déjà des fuites de tests de référence qui suggèrent qu’ils ne seront pas compétitifs avec les téléphones les plus rapides du marché.
Les téléphones Pixel 6 de l’année dernière étaient bons dans beaucoup de domaines, mais leurs puces Tensor G1 personnalisées n’ont pas énormément impressionné en termes de performances brutes. Cela devrait se poursuivre avec la gamme Pixel 7 et sa puce Tensor G2.
Le Google Pixel 7 Pro est apparu sur le populaire outil de référence AnTuTu (avec la permission de Gadgetfull BD), qui tente de refléter le niveau de performance global d’un téléphone. Un score de 801 116 le place au-dessus du Pixel 6 Pro d’environ 85 000 points, ce qui est un progrès décent.
Cependant, un tel score place le Pixel 7 Pro bien derrière le Snapdragon 8 Gen 1 et la foule Dimensity 9000. Les goûts du Samsung Galaxy Z Fold 4, du Motorola Edge 30 Pro et du Xiaomi 12 Pro ont tous marqué un peu moins de 1 000 000. Les téléphones de jeu tels que le ROG Phone 6D et le Red Magic 7S Pro, quant à eux, ont atteint environ 1 100 000.
Bien sûr, vous ne devriez jamais prendre un test de référence à sa valeur nominale, et AnTuTu en particulier s’est avéré être susceptible d’ingérence du fabricant pour augmenter artificiellement les scores. Nous devons également considérer qu’il peut y avoir des problèmes de compatibilité pour le Tensor G2 avant le lancement de Pixel 7.
Cependant, ce n’est pas la première fuite de référence avant le lancement que nous avons vue pour le Pixel 7 Pro. Il y a quelques semaines à peine, le téléphone a fait une apparition sur l’outil d’analyse comparative populaire axé sur le processeur Geekbench.
Encore une fois, il a marqué quelques centaines de points de plus que le Pixel 6 Pro. Encore une fois, ce chiffre est loin derrière ses rivaux fonctionnant sur du matériel Qualcomm et MediaTek.
L’angle de Google avec sa puce Tensor personnalisée a toujours été qu’il se concentre sur l’efficacité et l’apprentissage automatique plutôt que sur les performances brutes, bien sûr.
