《魅族Pro6s真机再曝光 首发联发科P20处理器》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
随着小米5S和锤子M1的接连发布，国产手机又开始进入密集发布的时期...
而正面的听筒、前置摄像头和光线及距离传感器确实和PRO6如出一辙，这也侧面验证了其说法...
不过采用联发科处理器的魅族Pro6s真的可以称之为“旗舰”吗?...
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具体来说，天玑8450由1颗3.25GHz核心 3颗3.0GHz核心 4颗2.1GHz核心组成，并集成旗舰同级Mali-G720 GPU，并针对多重采样抗锯齿、像素混合运算输出和纹理传输吞吐量等关键技术进行了深度优化，图形性能有了大幅升级。 另外，天玑8450预计搭载旗舰同级ISP Imagiq 1080影像处理器，支持QPD变焦硬件引擎，通过软硬件的深度结合，可帮助智能手机在拍摄过程对焦速度更快更准，打造远超同级
快科技5月2日消息，OPPO Reno 14系列将于5月中旬发布，Pro机型的跑分已经现身Geekbench数据显示，OPPO Reno14 Pro的CPU为1 Core@3.25 GHz 3 Cores@3.00 GHz 4 Cores@2.10 GHz，预计是联发科天玑8400。此前数码闲聊站已经提前爆料了OPPO Reno14的真机图，该机采用了铝合金边框 Deco冷雕工艺 大R角设计，质感比上一代更进一步。冷雕玻璃是苹果从iPhone 11开始使用，并一直沿用至今的玻璃加工工艺，成本比普通玻璃后壳明显更高，但质感也大幅提升。后摄采用了全新的炮筒镜头排列，与刚刚发布的一加13T有些类似。根据爆料，OPPO Reno 14系列至
小米15S Pro即将发布，搭载全新自研处理器澎湃P2，支持90W有线快充，升级UWB技术实现精准定位，采用2K全等深微曲屏和三摄系统，电池容量预计达6000mAh，运行MIUI 14系统。
今天上午，联发科天玑9400正式发布，这颗芯片由OPPOFindX8s系列首发搭载。在性能方面，天玑9400芯片采用第二代全大核架构设计，CPU包含1个Cortex-X925超大核、3个Cortex-X4超大核和4个Cortex-A720大核，其中X925超大核的主频高达3.73GHz，同时内建12MBL310MBSLC大容量缓存。除了OPPOFindX8s系列，vivoX200s、真我GT7、REDMIK80至尊版等终端都将搭载天玑9400，新品将从本月开始陆续亮相。
4月11日，MediaTek天玑开发者大会2025在深圳如期举办。本届大会以“AI随芯，应用无界”为主题，全面呈现生成式AI与异构计算架构融合后的SoC演进路径。联发科正在以技术中台思路，构建AI应用生命周期的闭环链路，并以此形成围绕开发者需求与终端场景的多维支撑体系。
数据显示，OPPO Reno14的CPU采用13.35GHz超大核 33.2GHz大核 42.0GHz小核的八核心架构，单核性能1260分，多核性能3973分，其架构与性能与天玑8300保持一致，预计将采用OPPO与联发科深度定制的天玑8350芯片。
据悉，天玑9400e由4颗超大核和4颗大核组成，其中超大核是Cortex-X4，大核是Cortex-A720，经测试，天玑9400e跑Aztec 1440p，其成绩在95fps左右，综合实力将会超过骁龙8s Gen4。
AI终端体验的跃升，不仅来自于芯片算力的提升，更仰赖于系统化的工具支持与生态配合。在MDDC2025大会现场，联发科首次以“全家桶”形式发布横跨AI应用与移动游戏的完整开发平台：NeuronStudio专注AI模型全流程开发，支持一站式适配与调优；DimensityProfiler面向游戏性能调试，提供包括实时分析、回放分析、逐帧调试、深度回放在内的四大模式；天玑AI开发套件2.0则在模型库规模、训练能力、平台开放性等多个维度完成跨代升级。这种从芯片到底层工具的协同体系，正在降低AI开发的技术门槛，提升部署效率，也让“智能体化用户体验”成为整个移动生态链可触可感的现实方向。
据悉，vivo S30 Pro mini将搭载与vivo X200s相同的潜望式长焦镜头，采用索尼IMX882传感器，支持光学防抖和3倍光学定焦，还配备富士风格影像滤镜。
阿里巴巴通义千问团队开源发布新一代Qwen3系列混合推理模型，包含2个MoE模型和6个dense模型，参数规模从0.6B到235B。该系列采用前沿的混合专家架构，预训练数据量达36T tokens，在推理、指令遵循、多语言能力等方面显著提升。联发科宣布天玑9400芯片率先完成Qwen3端侧部署，其搭载的第八代AI处理器NPU+890在ETHZ AI Benchmark测试中表现优异。天玑9400凭借强大AI算力，可让用户在手机等终端设备上高效使用Qwen3模型。旗舰模型Qwen3-235B-A22B在编码、数学等基准测试中展现出与DeepSeek、Grok-3等模型的竞争优势，同时部署成本大幅降低，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。
