MX Master 4 Wireless Mouse vs MX Master 4 Wireless Mouse for Mac
Singkatnya
MX Master 4 Wireless Mouse for Mac memenangkan perbandingan ini dengan 50/100, di atas MX Master 4 Wireless Mouse (35).
Perbedaan utama: Sensor (Logitech Darkfield vs Optical) · Tombol (8 vs 7).
Skor dihitung dari 6 spesifikasi publik; data yang hilang ditandai unknown dan diisi dengan median kategori, tidak diklaim sebagai terukur.
Sekilas
0–100 per grup, dinormalisasi dalam kategori · Ketuk grup untuk detail
Cara memilih
Pilih MX Master 4 Wireless Mouse jika yang Anda utamakan…
- Tombol 8 +1 vs 7
Harga terbaik
Alternatif lebih murah
Razer Viper V3 Pro
Logitech G Pro X Superlight 2
Zowie EC2-CW
Glorious Model I 2
Pulsar X2V2 Mini
Logitech MX Master 3S
Di mana bedanya
2 · Hanya baris yang berbeda, dengan vonis per baris
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | Di mana bedanya | |
|---|---|---|---|
| Sensor | Logitech Darkfield | Optical | Tergantung |
| Tombol | 8 | 7 | MX Master 4 Wireless Mouse |
Spesifikasi lengkap
Dikelompokkan dan bisa dilipat · Ketuk grup untuk melipat
Performa3▾
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | |
|---|---|---|
| DPI Maks | 8000 DPI | — |
| Sensor | Logitech Darkfield | Optical |
| Berat | 150 g | — |
Desain2▾
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | |
|---|---|---|
| Tombol | 8 | 7 |
| Pencahayaan RGB | — | — |
Koneksi1▾
| MX Master 4 Wireless Mouse | MX Master 4 Wireless Mouse for Mac | |
|---|---|---|
| Berkabel | — | ✓ |
Sumber data: Amazon
Tanya jawab
Mana yang lebih baik, MX Master 4 Wireless Mouse atau MX Master 4 Wireless Mouse for Mac?
MX Master 4 Wireless Mouse for Mac punya skor keseluruhan lebih tinggi (50 vs 35). Pilih MX Master 4 Wireless Mouse jika Tombol lebih penting bagi Anda.
Apa perbedaan utamanya?
Perbedaan utama: Sensor (Logitech Darkfield vs Optical) · Tombol (8 vs 7).
Bagaimana skornya dihitung?
Kami menormalisasi 6 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.