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Aya Neo Flip DS vs Aya Neo Flip KB

🏆 Entschieden

Aya Neo Flip DS — Nimm das Aya Neo Flip DS — es führt bei diesen Gruppen: Leistung 1

Gruppe antippen für den Beweis · Die Bewertungsmethode ist öffentlich

Kurz gesagt

Aya Neo Flip DS gewinnt diesen Vergleich mit 78/100, vor Aya Neo Flip KB (77).

Die wichtigsten Unterschiede: Speicherbandbreite (102.4 GB/s vs 67.2 GB/s).

Die Scores werden aus 9 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.

🏆 Gesamtsieger Aya Neo Flip DS

Aya Neo Flip DS

Aya
78Punkte / 100
1 Vorteil · 8 Gleichstände
Aya Neo Flip KB

Aya Neo Flip KB

Aya
77Punkte / 100
0 Vorteile · 9 Gleichstände

Auf einen Blick

0–100 pro Gruppe, normalisiert in der Kategorie · Gruppe antippen für Details

Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
Leistung 43 40
Speicher 100 100
Display 71 71
Funktionen 100 100

Wie wählen

Nimm das Aya Neo Flip DS, wenn dir wichtig ist…

  • Speicherbandbreite 102.4 GB/s +35.2 GB/s vs 67.2 GB/s

Bester Preis jetzt

Günstige Alternativen

Wo sie sich unterscheiden

1 · Nur abweichende Zeilen, mit Urteil pro Zeile

Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KBWo sie sich unterscheiden
Speicherbandbreite 102.4 GB/s67.2 GB/s Aya Neo Flip DS

Das komplette Datenblatt

Gruppiert und einklappbar · Gruppe antippen zum Einklappen

Leistung5▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
CPU-Kerne 8 8
Basistakt 3.3 GHz 3.3 GHz
GPU-Leistung 4.1 TFLOPS 4.1 TFLOPS
Shader-Einheiten 768 768
Speicherbandbreite 102.4 GB/s 67.2 GB/s
Speicher1▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
RAM 64 GB 64 GB
Display1▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
Bildwiederholfrequenz 120 Hz 120 Hz
Funktionen2▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
Raytracing ✓ ✓
NVMe-Speicher ✓ ✓

Datenquellen: GSMArena

Häufige Fragen

Welches ist besser, Aya Neo Flip DS oder Aya Neo Flip KB?

Aya Neo Flip DS liegt knapp vorn, 78 zu 77 und führt bei Leistung.

Was sind die Hauptunterschiede?

Die wichtigsten Unterschiede: Speicherbandbreite (102.4 GB/s vs 67.2 GB/s).

Wie werden die Scores berechnet?

Wir normalisieren 9 öffentliche Spezifikationen innerhalb der Kategorie und gewichten sie nach Gruppe für einen Score von 0–100; fehlende Werte werden von Modellen mit identischen Spezifikationen geerbt oder mit dem Kategoriemedian imputiert, sodass eine dünne Datenblatt nie begünstigt wird. Die Methodik ist öffentlich.