Geekbench 7: Neue Benchmark-Logik und KI-Fokus verzerren Vergleichbarkeit

Der Wechsel zu Geekbench 7 markiert einen strategischen Pivot von reinen synthetischen Benchmarks hin zu anwendungsorientierten Workloads wie AV1-Encoding, Whisper-Spracherkennung und Jolt-Physics. Diese Neuausrichtung ist zwar technisch nachvollziehbar, da sie moderne KI- und Content-Creation-Szenarien abbildet, untergräbt jedoch die historische Vergleichbarkeit der Marke. Die Aussage von Primate Labs, alte Multi-Core-Werte würden durch Single-Threaded-Anteile "künstlich aufgebläht", ist eine selektive Interpretation, die reale Multitasking-Szenarien ignoriert und den neuen Score als objektiver darstellt, als er ist. Da keine unabhängige Validierung vorliegt, bleibt die Glaubwürdigkeit der neuen Metriken auf das Vertrauen in den Hersteller gestützt.

Primate Labs profitiert direkt durch ein Marketing-Experiment: Der zeitlich begrenzte Rabatt von 20 % bis zum 6. August treibt kurzfristige Umsätze an. Nutzer profitieren von einer realistischeren Abbildung moderner Hardwarelasten, insbesondere bei KI-Aufgaben. Benachteiligt werden jedoch Langzeitbeobachter, da die Inkompatibilität zu Geekbench 6 historische Datenstränge abbricht. Zudem wird Nvidia durch den offiziellen CUDA-Support privilegiert; AMD und Intel erhalten keine transparente Gewichtung für ihre jeweiligen Ökosysteme (ROCm/OpenCL), was zu einer verzerrten Wahrnehmung der Hardware-Leistung führen kann.