Apple’ın yeni iPhone 16e modeli, ilk performans testlerinde ortaya çıktı. Cihazda bulunan A18 işlemcisi, iPhone 16 ve iPhone 16 Plus’tan farklı olarak 4 çekirdekli bir GPU ile geliyor. Bu fark, grafik performansını doğrudan etkiliyor. Yapılan Geekbench 6 Metal testi, iPhone 16e’nin GPU performansının diğer modellere göre yaklaşık yüzde 15 daha düşük olduğunu gösterdi.

Apple, iPhone 16e’de Çip Binning Yöntemini Kullandı

Apple, iPhone 16e modelinde çip binning adı verilen yaygın bir üretim tekniğini tercih etti. Bu sayede maliyetler düşürülürken cihazlar arasında fark oluşturuldu. iPhone 16 ve iPhone 16 Plus modellerinde 5 çekirdekli GPU kullanılırken, iPhone 16e’de 4 çekirdekli bir yapı tercih edildi.

Apple’ın iPhone 16e’de chip-binning yöntemine başvurmasının ardındaki neden tam olarak bilinmiyor. Bu yöntem, hem üretim maliyetlerini düşürmek hem de iPhone 16 ve iPhone 16 Plus modelleri arasında farklılaşma yaratmak için kullanılmış olabilir.

Benchmark Sonuçları Ne Gösteriyor?

Geekbench 6 Metal testine göre iPhone 16e, 24.188 puan aldı. Aynı testte, iPhone 16 ve 16 Plus modellerinin GPU performansının yaklaşık yüzde 15 daha yüksek olduğu görülüyor. Ancak bu skor, yalnızca grafik işlem gücüne odaklanıyor. Günlük kullanımda ya da oyun performansında nasıl bir fark yaratacağı, ilerleyen testlerle daha net ortaya çıkacak.

RAM Kapasitesi Değişmedi

Apple, işlemci performansında bir değişikliğe gitse de iPhone 16e modelinde RAM miktarını düşürmedi. Cihaz, 8 GB RAM ile geliyor. Bu, özellikle yapay zeka tabanlı işlemler ve çoklu görev performansı açısından önemli bir avantaj sunuyor.

iPhone 16e Performans Konusunda Yeterli mi?

iPhone 16e, uygun fiyatlı bir alternatif olarak konumlandırılmış olsa da daha güçlü grafik performansı isteyen kullanıcıların iPhone 16 veya iPhone 16 Plus modellerine yönelmesi gerekiyor. Eğer daha yüksek grafik performansı arıyorsanız, daha fazla ödeme yaparak üst modelleri tercih etmek en doğru seçim olabilir.

İlerleyen günlerde yapılacak detaylı testlerle iPhone 16e’nin gerçek kullanımda nasıl bir performans sunduğu daha net ortaya çıkacak.

Derleyen: Gürkan Küçükali