笔记本电脑m1测评（m1笔记本上市时间）

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本篇文章给大家谈谈笔记本电脑m1测评，以及m1笔记本上市时间对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

苹果m1性能怎么样

1、总结 总的来说，苹果M1芯片的性能相当于Intel的九代处理器水平。然而，由于实际应用场景和个人使用习惯的不同，具体表现可能会有所差异。但无论如何，M1芯片都是苹果走向自主设计和生产硬件的一个重要里程碑，其在性能和能效上的表现都值得期待。

2、首先，从性能角度来看，M1芯片采用了苹果自家研发的ARM架构，拥有强大的计算能力和多线程处理性能。与之前的Intel芯片相比，M1芯片在处理复杂任务时更加迅速和流畅，无论是进行大规模的数据计算、高清视频编辑还是3D建模渲染，都能轻松应对。其次，M1芯片在能源利用方面表现出色。

3、总的来说，苹果M1芯片是一款非常出色的处理器，它在性能和效率方面都大大超过了以往的Mac处理器。虽然由于软件兼容性的问题，M1芯片在某些特定的任务上可能无法完全发挥其性能优势，但随着越来越多的软件开发者开始针对ARM架构进行优化，这个问题正在逐步得到改善。

m1芯片的性能怎么样?

M1芯片的一大优势是其卓越的性能。苹果公司在推出M1芯片时，宣称其性能比同等的英特尔处理器快3倍。在实际使用中，M1芯片展现了强大的处理能力，尤其是在多任务处理和图形处理方面。这主要归功于M1芯片的高主频、多核心、多线程以及优秀的内存带宽和缓存设计。此外，M1芯片在功耗优化方面也表现得相当出色。

在单线程测试方面，它的性能与11代酷睿相似，弱于amd5950x。在多线程测试上，m1芯片介于11代酷睿和amd4800u之间。另外，这是一款集成了显卡的芯片，而且苹果是不支持独立显卡的。它使用了8核心的gpu，在游戏测试方面相当于gtx1050水平。

四个高能效核心的性能较好，耗电量减少。各种轻量级日常任务，如查邮件或上网，都以高能效方式进行，延长了电池续航。在处理要求严苛的任务时，全部八个核心可同时运行，以提供良好的计算能力，并维持较好的中央处理器性能功耗比。

从性能上来看，苹果M1芯片的多核性能大致相当于英特尔的酷睿i7-1185G7或者酷睿i9-9880H处理器。然而，值得注意的是，由于M1芯片是基于ARM架构的，而大部分的软件和操作系统都是为x86架构优化的，因此在某些特定的任务上，M1芯片可能无法完全发挥其性能优势。

M1芯片是苹果公司自主研发的一款芯片，具有出色的性能和效率。它在处理多任务、运行大型应用程序和进行高强度计算时表现出色，能够满足用户的大部分需求。特别是对于那些需要大量处理数据和运行大型软件的场景，M1芯片展现了极高的效率。其性能表现和英特尔的中高端处理器相近，可以提供相似或更好的用户体验。

苹果的M1芯片在性能上具有显著优势。它采用了先进的ARM架构，相比之前的苹果自研芯片A14，在CPU和GPU的单核参数上基本相同，但通过增加核心配置数量，实现了性能的提升。因此，M1可以被视为A14的加强版，类似于A12x对比A12，两者在性能上都有显著提升，但主要区别在于核心配置数量的增加。

苹果m1笔记本测评

在设计和性能方面，M1 MacBook Air保持了简洁线条、细腻金属质感和坚固耐用的铝外壳，提供出色的笔记本电脑使用体验。尽管没有全面屏设计，但整体设计依然令人爱不释手。

最后，从性价比角度来看，M1芯片也具有明显优势。在相同配置下，搭载M1芯片的MacBook价格更低，而性能却更优越。综上所述，苹果笔记本的M1芯片在SSD读写速度、视频编辑能力、续航能力以及性价比等多个方面都优于i5芯片。因此，对于大多数用户来说，选择搭载M1芯片的苹果笔记本会是一个更好的选择。

苹果m1芯片大概相当于11代酷睿的水平。不过不同于传统电脑cpu，它使用了手机常用的ARM架构。arm架构的特点在于功耗低、性能强，并支持5nm的制程。m1配备了8个核心，包括4个高性能核心和4个高效能核心。在单线程测试方面，它的性能与11代酷睿相似，弱于amd5950x。

选I7了，M1是苹果家自研CPU的第1代，一定会有一堆BUG等着修补呢，所以，在可靠性和兼容性上，是一定不如卖了10年的I7的，你买笔记本电脑，是为了自己用的，所以，尽量避免可能出现的BUG了，这样会影响使用体验的。

其次，M2芯片还具有出色的能效比和图形性能。由于采用了苹果自家的芯片设计，M2芯片能够更好地控制功耗和发热，从而实现更高的能效比。此外，M2芯片还集成了强大的图形处理器，可以轻松应对大部分图形任务，甚至可以与独立显卡相媲美。

M1芯片是苹果首款采用5纳米制程打造的个人电脑芯片，封装了160亿个晶体管，为Apple所有芯片之最；相较于最新的便携式WindowsPC芯片，M1芯片拥有2倍的CPU运行速度，以及25％的能耗节省。M1芯片还支持苹果的神经网络引擎，显著加快了机器学习（ML）任务的处理速度。