AirBench（自研基准模型） 移植深读：这一版做到了什么

AirBench（自研基准模型）的版本亮点篇：讲清楚这一版解决了什么、还能期待什么。

AirBench（自研基准模型）的定位一句话能说清：设备性能基准测试（参考GB7模型）。

▍口径透明的重实现
参考 GB7 模型完成负载语义与计分口径的重实现：二十四项负载、预热与四轮计时、K 计分与几何平均，全过程与口径写入规格文档，可复现、可解释。

▍频率墙的发现与承认
某旗舰机型实测分数系统性偏低，深调定位到系统对第三方负载的频率限制；应用没有掩盖问题，而是把逐簇频率、压制告警、补偿规则全部做进界面，每个分数附带测量条件。

▍崩溃隔离工程化
重计算负载在隔离子进程执行，单项崩溃不连累主进程与已出分数据；跑分期间自动遥测降载与屏幕常亮，历史三十轮留存并记录功耗墙档位。

▍真机成绩对齐验证
多台真机冷机轮成绩与参考口径对齐，其中一台的单核成绩超过同芯片安卓设备的参考线，数字都留在验证记录里。

▍边界与下一步
明确不做的也写在明面上：GPU 计算负载（口径属旧版遗留）与 AI 基准（无实现可参考）当前不提供；与参考口径的绝对分差距作为已知口径注明。基准工具的价值在可信，不在分数好看。

同系列还有轻跑分的技巧篇、问答篇与场景篇，都在本版块，按需取用。