（来源：上观新闻）
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它证明☔了通过改进训🙇♀️🌝练方法而不是🇫🇷📫简单增加模型规模🏖或数据量📢🕰也能够实现🌆♋显著的性能提升🧚♀️🇮🇸。根据最新Geek🐁bench🍘🚌 6测🇾🇪🕗试显示：📠 高通S🇺🇳napd🏍🦶ragon 8 🤪Elite G🇸🇧🚷en 5： 单核🇹🇹： 3,6🙇41分 多核：🖌🤤 10,90🆒2分 峰值功耗：🐑🤕 21.48🈺W 三🧺星Ex🇲🇭🗝yno🔀s 2600🥝： 单核： 3☺,271分（比S⏸👨🚀napd🧲ragon 8 🀄🇮🇱Elite G🇳🇫en 5低10🛸.16🇦🇼% ）🚯🙉 多核： 10,📑🦸♀️745分（比Sn😓⌛apd🧝♀️5️⃣ragon 8♉约会大作战ova Eli🔖te Ge🇩🇰🎢n 5低1.14🛌% ） 峰🕛值功耗：🎋 30.🐽📋22W （💡🇵🇫比Snapdra🆎gon 8 🔊Elite🍶🚂 Gen🤱🍿 5高40.69🎭🇲🇦% ） 高通📉🚜Sna🇻🇦pdrag🥪🏢on 8🎏 Ge🈴👱♀️n 5： 2️⃣🦋约会大作战ova单核心： 2,9🤡🇦🇶04分 多核心👌约会大作战ova： 9,443👯🧖♀️分 峰值功耗🧡： 21.🤑🎸89W 这里👩🎤需要说明的🐞是，Exy🐊👩🏫nos 2🚅🈶600的🔉CPU采用“1+☝🚰3+6”十核心⚡🦞架构，包⏱含1颗主频3.🔛8GHz的Co🎃rtex-C1 🐟Ultra核心、🔣😗3颗3📶💻.25GHz🍩🎻的Cor🌷🔹tex-C1 🛌Pro核🆗心和6颗2.7🌀🚿5GH🚟💣z的C🔉ortex-C1🥎 Pro核心⏮。
