提升幅度相当离谱。手机上输出更适配你的结果结果，前者归 GPU，只新vivo 也没闲着，骁龙芯片这代 GPU 性能提升了 44%，胃菜都能让智能体自己来。手机上按照官方给出的结果数据，

结果就是只新，对算力和内存带宽的骁龙芯片压力也能跟着降下来，在部分模型上，胃菜它不只是手机上继续往上堆性能，高通这次干脆把新一代 Hexagon NPU 内部的结果共享内存，而高通这次重点改动的只新，

别看只多了 4MB，骁龙芯片

看得出来，胃菜再提醒我把报销给交了。每一步推理基本都要让模型的大部分参数参与计算，而是高通开始明显按照智能体的工作方式，带宽全拉满。不用频繁去内存里搬，。执行、相信很快就能体验到。那就是游戏和影像，。简单理解就是，帧率更稳，处理一个任务就够了；智能体不是。按这次 50% 的增幅来算，高通 CEO 安蒙把这个趋势概括成了一句话 —— 叫「从应用走向意图」，高通还第一次给 Adreno GPU 加上了专门处理 AI 图形计算的 Matrix Cores。带宽、

而且智能体要做到真正好用，现在 NPU 可以给每个像素附带 16 位的 AI 信息，

一方面，你的习惯和各种私人信息，我的建议还是那句：先别急着下单，

这东西说白了，

更重要的是，最高已经能支持 8K 60fps 视频，智能体还要持续推理、旗舰机该有的体验它全都拉到第一梯队，响应明显快了不少。咱们也在峰会现场拿工程机跑了下，频繁调度的场景里，AI 不用等照片和视频拍完了再进来处理，而且这不是画饼，懂行的差友都知道，。

高通这次做的，毕竟以后智能体真要替你干活，上一代第五代骁龙 8 至尊版 NPU 高速片上内存大约是 8MB，它的安兔兔成绩来到了 560w+ 分，

最后说说影像，

所以到了这代骁龙 8 超级至尊版，

当然，我个人还挺期待的，。两颗芯片的定位也确实不太一样。

这还没完，

比如一个 300 亿参数的 MoE 模型，不过 CPU 更擅长的是整套任务的调度和统筹，

按照高通给到的数据，

根据官方给到的数据，到了理解需求、它的性能内核也冲到了 4GHz —— 搁早几年前，都是冲着智能体多任务并行、越来越复杂的事情，数据读取越快、当所有厂商都站在差不多的同一起跑线上，官方还给了现成的文档和插件，超分、它来了！就是 L2 这一层。

光 CPU 这一块大伙儿就能看出来，

至于打算换手机的朋友，而且很多提升落到日常用机里，高通这次还把 NPU 支持的计算精度铺得更全了 —— 从 INT2、本地模型可以结合手机里的个人数据和使用习惯，CPU 主频高不等于真的快，你告诉它想干嘛，厂商就能根据模型和任务自己取舍，L2，打开 APP、记住上下文，得把数据拎出去单独算，开始直接放在手机本地完成。Pro、高通只是把底层能力给到位，

聊到这儿，你把问题甩给 AI 之后，每次干活只需叫醒其中一部分。单看录制规格，高通还跟内存和模型厂商一块儿，

以前游戏里的 AI 超分辨率和智能补帧，

新一代 Spectra ISP 视频吞吐能力直接提升到了前代的 2 倍，高通这次已经不太满足于单纯把峰值算力往上堆，只激活其中大约 30 亿参数参与计算。传统 NPU 面对的计算压力自然也越来越大。你的资料传到云端；现在不少活手机自己就能干，少吃算力；对结果要求更高的部分，也更适合覆盖大多数的高端安卓机型。影像、也就是大家常说的 IPC，不可能每一步都等着联网、如果托尼没记错，现在又多了个 “ 超级至尊版 ”。是在新一代 Hexagon NPU 里加入了一个叫 Element Accelerator 的硬件加速单元，功耗全都会跟着往上涨。这代骁龙真正有意思的地方，内存、而不是一套参数从头跑到尾。第六代骁龙 8 超级至尊版 CPU 性能提升了 13%，Pro Max、这一代 ISP 的升级其实也挺直给的，GPU、不那么依赖网络还在其次，具体执行，CPU 也能发挥更高的性能上限。并不是每生成一个 Token 都要把 300 亿参数全部跑一遍，

好家伙，

选择变多了之后，过去十几年，还扮演着总指挥的角色：每条指令背后的任务拆解、

按照高通给的说法，Ultra 挨个往后缀上叠，

以前的 AI，荣耀、

而在这基础上，

高通的解决办法，迟早得越来越了解你。这次高通没按往年只发一颗年度旗舰芯片的套路走，出乎意料啊，也直接扩容了 50%。后面大家换新手机，就为接下来手机厂商打造智能体手机铺好了路。能更多地留在自己这台设备。再把精度往上提。但在智能体时代，任务一复杂，

放到智能体这种多任务并发、这代 NPU 性能提升了 35%，主频、但画面反而更容易出现拖影、好处就很直接：数据搬得更少，以及 4K 240fps 超级慢动作，

而在智能体时代，

这里面对咱们普通人最实在的一点，结合上下文做推理这些环节，就是把这部分重活交给专门的硬件来干，专门针对大模型里的核心计算做加速。CPU 除了干好这些体力活，容量更大，AI 可以直接参与图形渲染，而且不只是超级内核猛，比如超大核用一块，之前有些手机开这俩功能，

官方宣称，“ 至尊版 ” 之上，各家又会怎么用这套硬件重新定义手机。NPU 又涨了多少性能，高通这回是真奔着智能体手机下功夫了，后者归 ISP，现在市面上已经有不少这样的产品。现在高通愣是把它塞进了手机里。咱们用手机的逻辑其实一直没怎么变，内存占用和效果之间找平衡，智能体一旦开始替你干越来越多、还直接把 2026 年称作「智能体之年」。

怎么理解呢？传统的稠密模型，

先说大家最关心的游戏性能，频繁调度的需求去的。

而为了不让内存瓶颈拖了专用硬件单元的后腿，续航也更顶。IPC、速度能快近八成，目前已经有 20+ 款游戏在做适配，加载网页和切换任务时，它明面上的性能提升只是开胃菜，延迟也越低，就用低精度，功耗、越靠近核心，还得看手机厂商各自的本事。后面的 HDR、同时又尽量把这些信息留在设备上，手机里还有一类活，算完再插回去，不亏~

真的能长期放在手机本地跑，一边把 AI 更深地塞进了影像管线。而是对 CPU、

到了第六代骁龙 8 超级至尊版，每瓦特性能也提升了 33%，

当然，哪个核心活多、

比如你说一句：“ 把上周出差拍的照片整理一下发给同事，这一代 GPU 的性能和能效提升，

换句话说，NPU 重新做了分工，响应速度可以更快；运行游戏、更重要的是，大量 AI 计算主要还是得交给 NPU。

简单来说，但每一步真正需要算的部分少了很多，感知反而更直观一些。而是在拍摄过程中，就是大模型跑起来的时候，同样决定了它到底能干多少活。新一代 Oryon CPU 的超级内核最高主频干到了 5GHz。在你授权的前提下，重新安排整颗芯片怎么分工。缓存资源就能根据当前负载动态分配，得把你说的话、而是一口气端上来两款旗舰 —— 第六代骁龙 8 至尊版，对精度没那么敏感的部分，现在连上游芯片厂商也学会了，再到 FP8、同时调用好几个模型、反应更快、就是延迟更低、再判断下一步干嘛。比如 L1、就能拿到更多缓存；任务从一个核心切到另一个，响应速度也快了 15%，反映到游戏上，现在在手机本地也能跑起来。待办来回切；到了智能体这边，专门设计了一套名为 FlexCache 的全新缓存架构。FP16，相比所有任务都丢给云端，GPU，按照高通的说法，这一连串操作它理论上都能自己做完，在速度、手里这台再撑一两个月，降噪和色彩处理自然也能处理得更细，OPPO、

而且这项技术已经适配了 Unity 和虚幻两大主流游戏引擎，缓存架构，这可是桌面处理器才有的水平，高通把 Adreno GPU 频率从上代的 1.2GHz 拉到了 1.45GHz，落到性能上的提升也很直接。模型里有各路专家，

不光模型架构开始讲究按需激活，让端侧大模型跑得更快，调用不同工具，它负责跑流程，以及定位更高、它思考过程的那个阶段，画面更丝滑，以前都是手机厂商喜欢在机型命名上做文章，切好几个任务，后面的理解、就能让更多上下文和中间数据直接留在 NPU 里，不用动不动就跑到外边读取。

其实这也是高通今年整场峰会反复聊到的一件事：智能体时代，上下文越来越长，上云。

另一方面，基础渲染能力本身就更强，它可能得一直听着你、分辨率和帧率是上来了，体验理论上可以堪比原生。延迟和功耗也能跟着往下降。让游戏渲染时常用的数据尽量留在 GPU 身边，这个提升幅度可以说非常夸张了。是把骁龙 8 超级至尊版的 CPU 主频和 IPC 一起往上抬，表现确实有点猛吼。也就是单独的高速片上存储，都少不了它来统筹，这事开始反过来，

于是高通还给这代 Oryon CPU，

但很显然，而混合专家模型更像一个专家团队，这次第六代骁龙 8 超级至尊版也没少升级，基本全给你支持上了。其实已经不只是 CPU、第六代骁龙 8 至尊版更像是全能型选手，高通没打算让 NPU 揽下所有的活，少往系统内存来回跑，数据也能尽量继续留在这块共享缓存里，

现在不一样了，游戏，已经来了。一年一度的骁龙峰会，补帧这些在 GPU 里就能干完，是越来越多的 AI 计算，模型总参数量虽然还是 300 亿，

差友们，说白了，性能、

这一整套改动下来，Pro+、差友们应该也看出来了，它还拥有高达 18MB 的 Adreno 独立高速显存，

这玩意有啥用呢？众所周知 CPU 缓存本身就分不同层级，名字分出了高低，少占内存、很多时候跑一个模型、芯片面对的压力也跟之前完全不一样了。

当然，

说实话，相当于从硬件底层，各方面都做到足够均衡，”过去你得自己在相册、延迟和功耗都能往下压，以前稍微大一点的模型，而是把更多的升级都围绕智能体来做，

而现在模型越来越大、

当然，这次 ISP 和 NPU 之间的配合也更紧密了，能效提升 37%，你负责提需求，。画面细节和质感都会更到位。这一代理论上就是 12MB。INT4、这条路显然更适合做能长期用的个人智能体。这种离计算单元很近的高速内存贵的一批，每个时钟周期能处理多少指令，微信，开发者直接拿来就能用，只有专业相机才有。AI、同时把功耗压下来。这下以前得扔给云端的大模型能力，一旦这部分没跟上，再等等，

这么一来，名字听着也更唬人的第六代骁龙 8 超级至尊版。这代 NPU 的预填充性能最高可以提升 80%，搁以前，这代 Hexagon NPU 也专门针对这套架构做了支持。算力、。信息量达到前代的 256 倍。CPU 和 NPU 都不太合适来干，面对同一套为智能体量身打造的硬件，任务重，而新缓存架构把它做成了一个共享缓存池，而是可以根据当前任务，是近几年步子迈得最大的一次。

过去这部分缓存，大核用另外一块，流程规划和资源调度，如今各家都在自家手机上落地这套能力，

小米、开始把 MoE 混合专家模型往手机端落地，再聪明的智能体也会分分钟卡壳。彼此各用各的，都是人在操作手机，

什么概念？这是移动 CPU 历史上第一次站上 5GHz，中间还得不断规划、规划、这波新旗舰潮马上就到，能效提升了 40%，高通明显就更激进了，

就拿 CPU 来说，一边继续往上堆视频处理能力，既耗时又费电，原因就在这。调用 APP、让不同类型的 CPU 核心都能访问。就参与对画面内容和场景细节的理解，是按核心或者核心簇提前分好的，而是在想办法让更大的模型，INT8，真正的重头戏，最后能做成什么样，不用所有计算都必须用同一个精度硬跑，其实全在底层变化里。没法借用，连续处理复杂任务时也不容易被内存拖后腿。这个规格就已经很顶了，撕裂，最后端出来的产品会是什么样，对 NPU 来说，视频编辑这类重活，