Der auf dem eigenen Apple Silicon-Design basierende Chip repräsentiert die vierte Generation in Apples Bestreben, leistungsstarke und effiziente Prozessoren für eine breite Palette von Geräten zu entwickeln.
Der M4-Chip, der seine Premiere in einem iPad Pro feiert, wurde kürzlich in der Geekbench v6-Benchmarking-Software getestet, und die Ergebnisse sind ein deutliches Zeichen für die Fortschritte, die Apple mit dem Chip in Vergleich zu Vorgängergeneration machen konnte.
Im Single-Core-Test erreichte der M4-Chip beeindruckende 3.767 Punkte, während er im Multi-Core-Test mit 14.677 Punkten glänzte. Diese Zahlen stellen im Vergleich zum Vorgängermodell M3, das 3.087 Punkte im Single-Core und 11.702 Punkte im Multi-Core-Test erzielte, eine signifikante Steigerung dar. Konkret bedeutet dies eine Verbesserung der Geschwindigkeit um etwa 22 Prozent im Single-Core und 25 Prozent im Multi-Core.
Solche synthetischen Benchmarks sind zwar nicht vollständig repräsentativ für die alltägliche Nutzung, bieten jedoch einen wertvollen Hinweis auf die Leistungsfähigkeit des Chips unter optimalen Bedingungen.
Die ersten Ergebnisse mit dem M4-Chip sollten allerdings mit Vorsicht betrachtet werden, da Benchmarks oft unter idealisierten Bedingungen durchgeführt werden, die nicht immer den realen Einsatzszenarien entsprechen. Dennoch geben sie Aufschluss darüber, was das Design-Team von Apple Silicon erreicht hat und welche Verbesserungen Nutzer in der Praxis erwarten können. Für eine umfassendere Bewertung der Leistung des M4-Chips müssen weiterhin auf die Veröffentlichung von Rezensionen und Testergebnissen gewartet werden, die aus Geräten wie dem MacBook Pro und MacBook Air stammen. Diese Geräte verfügen in der Regel über bessere Kühlungssysteme, die es dem Chip ermöglichen, seine volle Leistung zu entfalten.
Die gesteigerte Leistung des M4-Chips soll nicht nur die Verbesserung der Benutzererfahrung ermöglichen, sondern sich auch positiv auf die Entwicklung von Anwendungen, die von der erhöhten Rechenleistung profitieren, auswirken. Insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens können solche Leistungssteigerungen zu einer schnelleren und effizienteren Verarbeitung von großen Datenmengen führen. Für Content Creators bedeutet dies die Möglichkeit, komplexere Projekte schneller zu bearbeiten und zu rendern, während Gamer von höheren Frameraten und einer verbesserten Grafikqualität profitieren können.