Oppo Find X8 vs Oppo Find X8 16GB/1TB
संक्षेप में
Oppo Find X8 16GB/1TB इस तुलना में 39/100 से जीतता है, Oppo Find X8 (37) से आगे।
मुख्य अंतर: रंग (浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 vs 浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 查看外观) · बॉडी सामग्री (金属中框,玻璃后壳 vs 金属中框,玻璃后壳 查看外观图).
स्कोर 17 सार्वजनिक स्पेक्स से गणना किए जाते हैं; गुम मान अज्ञात चिह्नित होते हैं और श्रेणी माध्यिका से भरे जाते हैं, मापा हुआ नहीं बताए जाते।
एक नज़र में
प्रति समूह 0–100, श्रेणी में सामान्यीकृत · विवरण के लिए समूह पर टैप करें
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अंतर कहाँ है
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| Oppo Find X8 | Oppo Find X8 16GB/1TB | अंतर कहाँ है | |
|---|---|---|---|
| रंग | 浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 | 浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 查看外观 | ज़रूरत पर निर्भर |
| बॉडी सामग्री | 金属中框,玻璃后壳 | 金属中框,玻璃后壳 查看外观图 | ज़रूरत पर निर्भर |
पूरी स्पेक शीट
समूहों में बँटा, फोल्ड हो सकता है · समूह पर टैप करें
डिस्प्ले3▾
| Oppo Find X8 | Oppo Find X8 16GB/1TB | |
|---|---|---|
| स्क्रीन आकार | 6.6 in | 6.6 in |
| रिफ्रेश रेट | 120 Hz | 120 Hz |
| डिस्प्ले प्रकार | AMOLED | AMOLED |
बैटरी3▾
| Oppo Find X8 | Oppo Find X8 16GB/1TB | |
|---|---|---|
| बैटरी क्षमता | 5630 mAh | 5630 mAh |
| वायर्ड चार्जिंग | 80 W | 80 W |
| वायरलेस चार्जिंग | — | — |
प्रदर्शन3▾
| Oppo Find X8 | Oppo Find X8 16GB/1TB | |
|---|---|---|
| प्रोसेसर | Dimensity 9400 | — |
| ओएस | ColorOS 15 | ColorOS 15 |
| AnTuTu 11 स्कोर | 2884973 | — |
डिज़ाइन6▾
| Oppo Find X8 | Oppo Find X8 16GB/1TB | |
|---|---|---|
| वज़न | 193 g | — |
| मोटाई | 7.8 mm | 7.8 mm |
| लंबाई | 157.3 mm | 157.3 mm |
| चौड़ाई | 74.3 mm | 74.3 mm |
| रंग | 浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 | 浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 查看外观 |
| बॉडी सामग्री | 金属中框,玻璃后壳 | 金属中框,玻璃后壳 查看外观图 |
मेमोरी1▾
| Oppo Find X8 | Oppo Find X8 16GB/1TB | |
|---|---|---|
| मेमोरी कार्ड स्लॉट | — | — |
विशेषताएँ1▾
| Oppo Find X8 | Oppo Find X8 16GB/1TB | |
|---|---|---|
| फेस अनलॉक | ✓ | ✓ |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Oppo Find X8 और Oppo Find X8 16GB/1TB में कौन बेहतर है?
Oppo Find X8 16GB/1TB मामूली अंतर से आगे है, 39 बनाम 37.
मुख्य अंतर क्या हैं?
मुख्य अंतर: रंग (浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 vs 浮光白,气泡粉,追风蓝,星野黑 查看外观) · बॉडी सामग्री (金属中框,玻璃后壳 vs 金属中框,玻璃后壳 查看外观图).
स्कोर कैसे गणना होते हैं?
हम 17 सार्वजनिक स्पेक्स को श्रेणी में सामान्यीकृत करते हैं और समूह के अनुसार भार देकर 0–100 स्कोर बनाते हैं; गुम मान समान स्पेक्स वाले मॉडलों से लिए जाते हैं या श्रेणी माध्य से भरे जाते हैं, इसलिए अधूरी सूची को कोई फायदा नहीं होता। पद्धति सार्वजनिक है।
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