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鲁大师AImark评测appv1.0.77

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软件指数：6 分

相关标签: 测评版本三种

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软件介绍软件截图下载地址

类型：常用工具
版本：v1.0.77
大小：
更新时间：2026-01-21 01:14:14
语言：中文
等级：
平台：Android/IOS
厂商：暂无

特别说明

专门针对手机AI芯片进行评测的软件

鲁大师AImark评测app，也叫：鲁大师AI评测。软件使用了目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法，取消VGG16，新增SSD、DEEPLABV3+测试项，以及机器识别图片内容，按照概率高低输出可能的结果列表，最终通过识别速度来判断手机AI性能，从而给出行测试评分，用全新的体系和更严格的标准，来评测一款手机的AI性能。

不仅如此，该软件相较于鲁大师安卓版中的AI评测，全新的AImark依旧沿用三种成熟的神经网络模型，并且在原有基础上，引入图片识别正确概率加入评分体系，帮助你快速的计算手机的性能，总之，可以说鲁大师AI评测是一款非常专业、好用的手机性能评测工具，感兴趣的朋友可以下载试试哦！

注意事项

不支持：X86芯片手机，Pixel手机，联想zuk z2，联想zuk z2 pro，努比亚Z11，摩托罗拉Z2paly；

此版本使用最新的高通平台sdk，snpe-v1.23；

此版本的sdk与s9 / s9 +系统中的库文件不匹配，导致运行时崩溃并需要s9更新系统。

鲁大师AI评测软件特色

aimark让手机ai性能更直观

1、从麒麟970开始，手机soc就将ai模块安排上了：苹果a12、麒麟980、骁龙855均将ai作为重中之重；

2、以苹果a12为例，它是鲁大师2026年度ai芯片榜的冠军.首次采用了8核架构的神经网络处理单元”，运算的峰值达到5万亿次每秒，运行速度比a11提高了9倍；

3、中高端芯片的ai布局也来势汹汹，ai已经不再是旗舰的专属.骁龙710、骁龙670aie、骁龙660aie就是典型的中高端芯片，深受用户和手机厂商喜爱；

4、从先拍照后对焦”到3d面部建模捏脸”，从语音助手”到智能识图”，ai在手机上的应用已经越来越多。对于消费者来说，要想辨别市面上各色手机的ai性能，仅仅依靠使用体验来判断是远远不够的，而且目前很多ai运用都基于算法底层，很难直接感受到.这时候，让ai性能有分可查”显得很重要；

5、作为行业内第ai性能跑分软件，鲁大师AI评测广受业内认可好评，已经成为评判ai性能的重要工具，用全新的体系和算法，对手机ai进行更加全面的评测。

aimark评测算法改进升级

1、鲁大师ai评测与arm，高通、海思、联发科、三星等ai核心soc产品供应商进行了测试与调整.在本次升级中，aimark 2.0评测算法发生了重大改变；

2、全新的aimark沿用成熟的 inception v3、resnet34神经网络模型，原本vgg16取消，新增ssd、deeplabv3+测试项.具体来说，全新aimark主要通过4个神经网络模型来全方位评测ai性能。

功能介绍

1、Inception V3、ResNet34、VGG16三种网络，各自完成同样的100张标准图片识别任务，获取概率值TOP5的答案，获取答案以及完成测试的时间；

2、完成测试答案正确率越高，得分越高；

3、完成测试速度越快，得分越高；

4、测试获取答案正确率与时间成绩相互关联，正确率过低，最终成绩会相对降低。即速度再快，准确率不足得分会大幅下降。完成测试又快又准即为Clever AI”。

鲁大师AImark评测app使用教程

1、首先我们打开鲁大师AImark测评软件，点击前往测评；

2、随意选择一个图片进行识别，点击开始测评；

3、真正测评中；

4、测评结束，用户可以查看各种测评结果；

以上就是鲁大师AImark的评测教程了，希望可以帮到大家。

软件亮点

1、ResNet 34（残差网络）

微软的残差网络（ResNet）与传统的顺序网络架构（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x层(恒等映射层)，可以让网络在深度增加情况下却不退化。ResNet架构已经成为一项有意义的模型，其可以通过使用残差模块和常规SGD来训练非常深的网络。鲁大师AI测试设置了34层的深度；

2、Inception V3

Inception V3是Google开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前叫GoogLeNet，现在简单地被称为Inception vN，Keras库中的Inception V3架构提出了对Inception模块的更新，进一步提高了ImageNet分类效果。用了Inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大，能够带来2-3倍的性能提升；

3、VGG16

VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出，VGG模型结构简单有效, 前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度，增加网络深度可以有效提升模型的效果。比较起ALEXNET, VGG对图片有更精确的估值以及更省空间，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力；