11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
原价11999元的iPhone 16 Pro Max 512GB只要3800元,面对如此诱人的低价,你会心动吗? 据平安拉萨消息,事发7月12日中午,拉萨特警支队一名休假民警在公德林天街附近,成功拦截一起用手机模型冒充真机的诈骗案件。 当日,该民警发现一名男子行为异常,频繁拦截路人兜售手机。观察中发现,男子拦住两位女子后,从外套口袋掏出一部苹果iPhone 16 Pro Max真机,熟练操作展示功能。
据majinbuofficial爆料,结合配件厂商和知情人士的消息,确认今年iPhone 17 Pro系列降提供四款配色可选,与前代保持一致。 具体配色是黑色、深蓝色、银色、橙色,其中橙色是iPhone Pro系列有史以来第一次使用。 爆料对四款配色的描述如下: 黑色:经典且优雅,类似此前型号中的黑色钛金属,但采用磨砂处理,增加优雅感并减少指纹可见度。 深蓝色:一种深到几乎夜幕般的色�
据MacRumors最新报道,苹果公司已解决屏幕抗刮抗反射涂层的生产问题,有望率先应用在iPhone 17 Pro和iPhonePro Max上。 据悉,苹果去年就曾有这个计划,但是后来量产工艺遇到问题,一度被传取消该计划。 当时消息称,为iPhone显示屏添加防反射涂层的过程太慢了,达不到苹果巨大的量产需求。 如今,苹果已经联合供应商改进了工艺,解决了量产问题,iPhone 17 Pro系列可以实现规�
据爆料,iPhone 17标准版配备8GB内存,iPhone 17 Air、iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max配备12GB内存。 虽然17 Air和17 Pro系列都是12GB内存,但最新爆料显示,这两者的内存规格并不相同,Pro版的内存明显更好。 具体来说,iPhone 17 Air配备12GB LPDDR5内存,17 Pro和17 Pro Max则是配备12GB LPDDR5X内存。 据悉,LPDDR5X是LPDDR5的升级版,LPDDR5X的传输速率较LPDDR5更高,达到了8533Mbps,是LPDDR4X的两倍,是LPDDR5�
据爆料,iPhone 17系列机型最高将支持25W无线快充,用户使用第三方MagSafe充电器就能实现25W无线充。 据悉,当前支持MagSafe的iPhone采用的是无线充电联盟第二代充电标准Qi 2,使用第三方充电器时,Qi 2的最大功率为15W;当使用苹果官方的30W充电器时,iPhone 16系列最高可以支持25W无线快充。
随着iPhone 17系列发布时间的临近,有关这款新品的细节陆续被曝光。 最新爆料显示,iPhone 17 Pro、iPhone 17 Pro Max共有5款配色,比iPhone 16 Pro系列多了一款。 具体来说,iPhone 17 Pro系列提供黑色、灰色、银色、深蓝色和橙色五种配色,而iPhone 16 Pro系列提供沙漠色、原色、白色和黑色,从爆料来看,iPhone 17 Pro系列配色中最具辨识度的是深蓝色。
有博主晒出了苹果iPhone 17 Pro的精准机模,相比之前爆料的机模,新机模的质感、精致度更接近真机。 如图所示,iPhone 17 Pro采用横向大矩阵设计,后置三摄位置在左侧,闪光灯和LIDAR激光雷达扫描仪位于矩阵右侧。 不止于此,iPhone 17 Pro采用一体化铝合金材质,摄像头和机身后盖采用火山口过渡设计,这个火山口跟后盖是一体化成型,必须单独铣出,工艺难度很高。
开发者在iOS 18代码中发现了苹果A19和A19 Pro两款芯片,这两款芯片由iPhone 17系列首发搭载。 具体来说,苹果A19代号Tilos,由iPhone 17 Air首发;苹果A19 Pro代号Thera,CPID(组件识别码)为T8150,由iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max首发搭载。 据悉,苹果A19和A19 Pro都是基于台积电3n
日前,海外博主MajinBu发布iPhone 17 Air最新机模上手,进一步展示外观细节。 据了解,iPhone 17 Air机身厚度仅为5.5mm,是苹果史上最薄的手机,采用横置相机模组设计,左侧为摄像头,右侧集成麦克风与LED闪光灯。 因机身过于轻薄,iPhone 17 Air取消了实体SIM卡槽,支持eSIM。
博主定焦数码爆料,iPhone 17系列有三款机型首次配备12GB内存,它们分别是iPhone 17 Air、iPhone 17 Pro、iPhone 17 Pro Max,但是iPhone 17标准版还停留在8GB内存。 据悉,苹果升级12GB内存的主要原因是提升iPhone 17系列的AI能力,在端侧部署AI,无论是运行AI应用还是加载AI大模型,这都需要足够大的内存存储整个AI模型。