Müzik Üretimi

Nasıl ölçülür?

• Stable Audio 3 Small-Music, sabit istem: 30 saniyelik parça → 323 gizil, 8 pingpong adımı, CFG 1,0; başlangıç gürültüsü cihazda xorshift64 ile üretilir, her platformda aynıdır.
• Birincil metrik gerçek zaman katsayısı: en az 5 geçiş, en az 10 saniyelik pencere, en çok 20 geçiş, ortanca. Yan metrik olarak bir kez 120 saniyelik parça üretilir.
• Apple'da MLX (fp16). Windows'ta DiT her arka uçta fp16, decoder fp32 (4.0 r6): TensorRT-RTX (Windows ML'in "NVIDIA TRT-RTX EP" paketi) ile DirectML, referans denetimini geçenler arasından denemeyle seçilir; klasik TensorRT'nin fp32/TF32 yolu yarışta değildir. TensorRT-RTX kurulu değilse DirectML fp16 ile puanlanır ve bu motor etiketinde görünür. Android'de LiteRT yolu henüz desteklenmiyor.

Aynı çıktı

Ölçülen iş her platformda aynıdır; aşağıdaki denetimi geçmeyen sonuç tabloya girmez ya da işaretlenir.

• Çıktı gizili paketteki MLX fp32 referansıyla karşılaştırılır (fp16 DiT için korelasyon ≥ 0,99, fp32 için ≥ 0,999) ve ses kapısından geçer. Hassasiyet sonuçla yüklenir.

Platformlar ve motorlar

Motor, Toplayo'ya yüklenen sonuçların kendi etiketidir (cihaz ve GPU adları çıkarıldı). Her platformda bilinen en hızlı yol seçilir; iş ve çıktı aynı kalır.

Hangi puana girer?

• AI Creator süitinin 6 üyesinden biridir: ağırlık 1 / 6 (süit puanındaki payı %16,7). Süit yalnız bütün üyeleri varsa verilir; bu test eksikse ya da "tamam" değilse AI Creator ve KAI Benchmark Skoru verilmez. Süit sayfası.
• Üretici katmanında, bilgi amaçlıdır: KAI Üretici'ye girmez.
• Bilgi amaçlı olduğu hâlde süitte kendi puanıyla sayılır: süit tanımı bir listedir (kai-suites-4.0.json).

Neler değişti?

Referans ve puan

Puan = ölçülen ÷ referans × 1000. Referans değer 5 ×; 1000 puan nominal termal durumdaki iPhone 15 Pro sınıfını temsil eder. Bu referans henüz kestirimdir ve kalibrasyon bekler; cihazlar arası oranlar bundan etkilenmez.