Indonesia
Teknologi →
Komputer →
Audio & Video →
Rumah Pintar →
Perawatan Kulit →
Kota & Tempat →

Aya Neo Flip DS vs Aya Neo Flip KB

🏆 Sudah diputuskan

Aya Neo Flip DS — Pilih Aya Neo Flip DS — unggul di grup ini: Performa 1

Ketuk grup untuk melihat buktinya · Metode skor kami publik

Singkatnya

Aya Neo Flip DS memenangkan perbandingan ini dengan 78/100, di atas Aya Neo Flip KB (77).

Perbedaan utama: Bandwidth memori (102.4 GB/s vs 67.2 GB/s).

Skor dihitung dari 9 spesifikasi publik; data yang hilang ditandai unknown dan diisi dengan median kategori, tidak diklaim sebagai terukur.

🏆 Pemenang keseluruhan Aya Neo Flip DS

Aya Neo Flip DS

Aya
78skor / 100
1 unggul · 8 seri
Aya Neo Flip KB

Aya Neo Flip KB

Aya
77skor / 100
0 unggul · 9 seri

Sekilas

0–100 per grup, dinormalisasi dalam kategori · Ketuk grup untuk detail

Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
Performa 43 40
Memori 100 100
Layar 71 71
Fitur 100 100

Cara memilih

Pilih Aya Neo Flip DS jika yang Anda utamakan…

  • Bandwidth memori 102.4 GB/s +35.2 GB/s vs 67.2 GB/s

Harga terbaik

Alternatif lebih murah

Di mana bedanya

1 · Hanya baris yang berbeda, dengan vonis per baris

Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KBDi mana bedanya
Bandwidth memori 102.4 GB/s67.2 GB/s Aya Neo Flip DS

Spesifikasi lengkap

Dikelompokkan dan bisa dilipat · Ketuk grup untuk melipat

Performa5▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
Inti CPU 8 8
Clock dasar 3.3 GHz 3.3 GHz
Performa GPU 4.1 TFLOPS 4.1 TFLOPS
Unit shader 768 768
Bandwidth memori 102.4 GB/s 67.2 GB/s
Memori1▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
RAM 64 GB 64 GB
Layar1▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
Refresh output 120 Hz 120 Hz
Fitur2▾
Aya Neo Flip DSAya Neo Flip KB
Ray tracing ✓ ✓
Penyimpanan NVMe ✓ ✓

Sumber data: GSMArena

Tanya jawab

Mana yang lebih baik, Aya Neo Flip DS atau Aya Neo Flip KB?

Aya Neo Flip DS unggul tipis, 78 berbanding 77 dan unggul di Performa.

Apa perbedaan utamanya?

Perbedaan utama: Bandwidth memori (102.4 GB/s vs 67.2 GB/s).

Bagaimana skornya dihitung?

Kami menormalisasi 9 spesifikasi publik di dalam kategori dan memberi bobot per grup untuk skor 0–100; nilai yang hilang diwarisi dari model dengan spesifikasi identik atau diimputasi dengan median kategori, jadi data yang lengkap tidak diuntungkan. Metodologinya publik.