TECNO TECNO LJ9 vs TECNO TECNO LJ9
| TECNO TECNO LJ9 | TECNO TECNO LJ9 | Difference | |
|---|---|---|---|
| Single Precision | 1784 | 1784 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Half Precision | 1767 | 1767 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Quantized | 2887 | 2887 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Geekbench AI 1.6.1 | Geekbench AI 1.6.1 | ||
System Information
| TECNO TECNO LJ9 | TECNO TECNO LJ9 | |
|---|---|---|
| AI Framework | TensorFlow Lite | TensorFlow Lite |
| AI Backend | CPU | CPU |
| AI Device | ARM ARMv8 | ARM ARMv8 |
| Operating System | Android 15 | Android 15 |
| Model | TECNO TECNO LJ9 | TECNO TECNO LJ9 |
| Processor |
ARM ARMv8 @ 2.20 GHz
1 Processor, 8 Cores |
ARM ARMv8 @ 2.20 GHz
1 Processor, 8 Cores |
| Processor ID | ARM implementer 65 architecture 8 variant 1 part 3405 revision 0 | ARM implementer 65 architecture 8 variant 1 part 3405 revision 0 |
| Motherboard | TECNO-LJ9 | TECNO-LJ9 |
| Memory | 11.23 GB | 11.23 GB |
AI Performance
| TECNO TECNO LJ9 | TECNO TECNO LJ9 | Difference | |
|---|---|---|---|
| Image Classification (SP) | 1474 | 1474 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Classification (HP) | 1412 | 1412 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Classification (Q) | 2414 | 2414 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Segmentation (SP) | 1537 | 1537 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Segmentation (HP) | 1524 | 1524 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Segmentation (Q) | 2416 | 2416 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Pose Estimation (SP) | 2632 | 2632 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Pose Estimation (HP) | 2608 | 2608 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Pose Estimation (Q) | 6129 | 6129 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Object Detection (SP) | 1227 | 1227 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Object Detection (HP) | 1273 | 1273 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Object Detection (Q) | 2008 | 2008 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Face Detection (SP) | 2616 | 2616 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Face Detection (HP) | 2631 | 2631 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Face Detection (Q) | 4572 | 4572 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Depth Estimation (SP) | 2402 | 2402 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Depth Estimation (HP) | 2427 | 2427 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Depth Estimation (Q) | 4816 | 4816 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Style Transfer (SP) | 6425 | 6425 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Style Transfer (HP) | 6220 | 6220 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Style Transfer (Q) | 13145 | 13145 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Super-Resolution (SP) | 1196 | 1196 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Super-Resolution (HP) | 1179 | 1179 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Image Super-Resolution (Q) | 3051 | 3051 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Text Classification (SP) | 668 | 668 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Text Classification (HP) | 662 | 662 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Text Classification (Q) | 1156 | 1156 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Machine Translation (SP) | 1385 | 1385 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Machine Translation (HP) | 1345 | 1345 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| Machine Translation (Q) | 549 | 549 | 100.0% |
| TECNO TECNO LJ9 | |||
| TECNO TECNO LJ9 | |||
