iPhone 18 Pro vs iPhone 18 Pro Max
🏆 결정
iPhone 18 Pro — iPhone 18 Pro을(를) 고르세요 — 이 그룹에서 앞섭니다: 디자인 1
그룹명을 눌러 근거 확인 · 점수 산출 방식은 공개되어 있습니다
요약
iPhone 18 Pro가 37.8/100으로 승리합니다(iPhone 18 Pro Max 37.6).
주요 차이: 화면 크기 (6.3 in vs 6.9 in) · 배터리 용량 (4288 mAh vs 5567 mAh) · 운영체제 (iOS 26 vs iOS 27).
점수는 11개 공개 사양에서 계산됩니다. 누락된 값은 미확인으로 표시되고 카테고리 중앙값으로 대체되며 실측으로 가장하지 않습니다.
한눈에 보기
그룹별 0–100, 카테고리 내 정규화 · 그룹명 누르면 상세로
고르는 방법
iPhone 18 Pro, 중요한 게…
- 무게 204 g +45 g vs 249 g
iPhone 18 Pro Max, 중요한 게…
- 화면 크기 6.9 in +0.6 in vs 6.3 in
- 배터리 용량 5567 mAh +1279 mAh vs 4288 mAh
- 안투투 11 점수 3504165 +75355 vs 3428810
최저가
저렴한 대안
OnePlus 13
OnePlus 15
vivo X Fold6
Google Pixel 9 Pro XL
Google Pixel 10 Pro Fold
Google Pixel 10a
차이점
6 · 실제로 다른 행만, 행마다 판정
| iPhone 18 Pro | iPhone 18 Pro Max | 차이점 | |
|---|---|---|---|
| 화면 크기 | 6.3 in | 6.9 in | iPhone 18 Pro Max |
| 배터리 용량 | 4288 mAh | 5567 mAh | iPhone 18 Pro Max |
| 운영체제 | iOS 26 | iOS 27 | 판단에 따라 |
| 안투투 11 점수 | 3428810 | 3504165 | iPhone 18 Pro Max |
| 무게 | 204 g | 249 g | iPhone 18 Pro |
| 본체 재질 | 铝金属一体成型机身 | 铝金属一体成型设计 超瓷晶面板 2 (正面) 超瓷晶面板 (背面) | 판단에 따라 |
전체 스펙
그룹별 접기 · 그룹명 눌러 접기
디스플레이1▾
| iPhone 18 Pro | iPhone 18 Pro Max | |
|---|---|---|
| 화면 크기 | 6.3 in | 6.9 in |
배터리3▾
| iPhone 18 Pro | iPhone 18 Pro Max | |
|---|---|---|
| 배터리 용량 | 4288 mAh | 5567 mAh |
| 유선 충전 | — | 60 W |
| 무선 충전 | ✓ | ✓ |
성능3▾
| iPhone 18 Pro | iPhone 18 Pro Max | |
|---|---|---|
| 프로세서 | Apple A20 Pro | Apple A20 Pro |
| 운영체제 | iOS 26 | iOS 27 |
| 안투투 11 점수 | 3428810 | 3504165 |
디자인3▾
| iPhone 18 Pro | iPhone 18 Pro Max | |
|---|---|---|
| 무게 | 204 g | 249 g |
| 색상 | — | 勃艮第酒红色，冰川蓝色，银色，黑色 |
| 본체 재질 | 铝金属一体成型机身 | 铝金属一体成型设计 超瓷晶面板 2 (正面) 超瓷晶面板 (背面) |
기능1▾
| iPhone 18 Pro | iPhone 18 Pro Max | |
|---|---|---|
| 얼굴 인식 잠금 해제 | ✓ | ✓ |
데이터 출처: GSMArena
자주 묻는 질문
iPhone 18 Pro과(와) iPhone 18 Pro Max 중 무엇이 더 좋나요?
iPhone 18 Pro가 38 대 38로 근소하게 앞섭니다, 디자인에서 앞섭니다. 화면 크기이(가) 더 중요하다면 iPhone 18 Pro Max를 선택하세요.
주요 차이점은 무엇인가요?
주요 차이: 화면 크기 (6.3 in vs 6.9 in) · 배터리 용량 (4288 mAh vs 5567 mAh) · 운영체제 (iOS 26 vs iOS 27).
점수는 어떻게 계산되나요?
11개 공개 사양을 카테고리 내에서 정규화하고 그룹별 가중치로 0–100점을 매깁니다. 누락 데이터는 동일 사양 모델에서 상속하거나 카테고리 중앙값으로 대체하므로 사양이 적은 제품이 유리해지지 않습니다. 방법론은 공개되어 있습니다.