Electra-bert-base-discrim-google
大语言模型ONNXQNNTFLiteElectra-bert-base-discrim-google — 美格最新实测数据。
BEST · SNM980
124.054inf/s
TFLite/NPU · —
任务类型
大语言模型
平台覆盖
3 个
跨平台性能对比
按实测指标排序，深色条为该模型最佳平台。
芯片兼容矩阵
模型 × 芯片平台 × 精度 × 推理后端 组合的实测性能。
| 芯片平台 | 精度 | 推理后端 | 性能 | 报告 |
|---|---|---|---|---|
| SNM980 SM8750P (Snapdragon 8 Elite) | — | TFLite/NPU | 124.054 inf/s★ | 查看 → |
| SNM980 SM8750P (Snapdragon 8 Elite) | — | QNN/HTP | 123.092 inf/s | 查看 → |
| SNM980 SM8750P (Snapdragon 8 Elite) | — | ONNX/NPU | 92.056 inf/s | 查看 → |
| SNM970 QCS8550 / QCM8550 (Snapdragon 8 Gen 2) | — | TFLite/NPU | 60.838 inf/s | 查看 → |
| SNM970 QCS8550 / QCM8550 (Snapdragon 8 Gen 2) | — | QNN/HTP | 58.754 inf/s | 查看 → |
| SNM983 QCS9075 / QCS9100 (SA8775P) | — | TFLite/NPU | 45.635 inf/s | 查看 → |
| SNM983 QCS9075 / QCS9100 (SA8775P) | — | QNN/HTP | 44.918 inf/s | 查看 → |
| SNM970 QCS8550 / QCM8550 (Snapdragon 8 Gen 2) | — | ONNX/NPU | 43.592 inf/s | 查看 → |
| SNM983 QCS9075 / QCS9100 (SA8775P) | — | ONNX/NPU | 34.972 inf/s | 查看 → |
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