MX Master 4 Wireless Mouse vs MX Master 4 Wireless Mouse for Mac
Kurz gesagt
MX Master 4 Wireless Mouse for Mac gewinnt diesen Vergleich mit 50/100, vor MX Master 4 Wireless Mouse (35).
Die wichtigsten Unterschiede: Sensor (Logitech Darkfield vs Optical) · Tasten (8 vs 7).
Die Scores werden aus 6 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.
MX Master 4 Wireless Mouse for Mac
LogitechAuf einen Blick
0–100 pro Gruppe, normalisiert in der Kategorie · Gruppe antippen für Details
Wie wählen
Nimm das MX Master 4 Wireless Mouse, wenn dir wichtig ist…
- Tasten 8 +1 vs 7
Bester Preis jetzt
Günstige Alternativen
Razer Viper V3 Pro
Logitech G Pro X Superlight 2
Zowie EC2-CW
Glorious Model I 2
Pulsar X2V2 Mini
Logitech MX Master 3S
Wo sie sich unterscheiden
2 · Nur abweichende Zeilen, mit Urteil pro Zeile
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | Wo sie sich unterscheiden | |
|---|---|---|---|
| Sensor | Logitech Darkfield | Optical | Kommt darauf an |
| Tasten | 8 | 7 | MX Master 4 Wireless Mouse |
Das komplette Datenblatt
Gruppiert und einklappbar · Gruppe antippen zum Einklappen
Leistung3▾
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | |
|---|---|---|
| Max. DPI | 8000 DPI | — |
| Sensor | Logitech Darkfield | Optical |
| Gewicht | 150 g | — |
Design2▾
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | |
|---|---|---|
| Tasten | 8 | 7 |
| RGB-Beleuchtung | — | — |
Verbinden1▾
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | |
|---|---|---|
| Kabelgebunden | — | ✓ |
Datenquellen: Amazon
Häufige Fragen
Welches ist besser, MX Master 4 Wireless Mouse oder MX Master 4 Wireless Mouse for Mac?
MX Master 4 Wireless Mouse for Mac hat die höhere Gesamtwertung (50 gegenüber 35). Wähle MX Master 4 Wireless Mouse, wenn dir Tasten wichtiger ist.
Was sind die Hauptunterschiede?
Die wichtigsten Unterschiede: Sensor (Logitech Darkfield vs Optical) · Tasten (8 vs 7).
Wie werden die Scores berechnet?
Wir normalisieren 6 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.