Einzeltests für normale Editoraktionen und JPEG-Metadatenbereinigung ohne erneutes Pixel-Encoding.
Gemessene lokale Verarbeitung
QuokkaPix-Benchmark für Bildverarbeitung im Browser
QuokkaPix verarbeitet Bilder und PDF-Dateien im Browser. Die Geschwindigkeit hängt deshalb von Gerät, Speicher, Browser und Cache ab. Diese Seite zeigt reproduzierbare Messungen statt pauschaler Versprechen: wiederholte Läufe, Desktop- und Mobile-Chromium, Bild-Workflows, PDF-Werkzeuge und lokale Hintergrundentfernung mit kaltem und warmem Modellstart.
Erfolg100%200 erfolgreiche Messwerte aus 10 vollständigen Läufen.
Batch-Median912 msFünf WebP-Dateien als ZIP in Desktop-Chromium.
Szenario-Median991 msGrößenänderung, Kompression und Metadaten-Bereinigung in einem Batch-Szenario.
Warmer KI-Median5,675 msSchnelles Modell zur Hintergrundentfernung nach lokalem Laden.
Was gemessen wurde
Die Tests laufen mit Playwright gegen den Produktions-Build. Dateien werden über die lokale Dateiauswahl geladen, verarbeitet und anschließend über das Result Manifest ausgewertet.
Tests mit fünf Dateien, ZIP-Ausgabe und einer wiederholbaren Kette.
PDF-Werkzeuge werden als lokale Dokumentoperationen gemessen.
Der erste Lauf enthält Modellkosten, der zweite den vorbereiteten Browserkontext.
Schneller Überblick
Die Balken zeigen die Medianzeit aus Nutzersicht. Kürzer bedeutet schneller.
Aggregierte Tabelle
Die Tabelle zeigt Browser-Projekt, Testfall, Lauf, Erfolg, Zeiten, Ausgabegröße und gemessenen JS-Heap.
| Projekt | Fall | Lauf | Erfolg | Median | Durchschnitt | Min / max | Verarbeitungsmedian | Ausgabemedian | Peak JS heap |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| desktop | Lokale Hintergrundentfernung mit schnellem Modellbackground-ai-fast-cold-warm |
cold | 10/10 | 11,898 ms | 11,910 ms | 11,463 ms / 12,424 ms | 11,783 ms | 100.9 KB | 9.5 MB |
| desktop | Lokale Hintergrundentfernung mit schnellem Modellbackground-ai-fast-cold-warm |
warm | 10/10 | 5,675 ms | 5,621 ms | 5,287 ms / 5,742 ms | 5,536 ms | 100.9 KB | 9.5 MB |
| desktop | Fünf Dateien als ZIP komprimierenbatch-compress-zip |
run | 10/10 | 912 ms | 920 ms | 883 ms / 976 ms | 728 ms | 42.2 KB | 9.5 MB |
| desktop | JPEG-Metadaten bereinigenmetadata-lossless-jpeg |
run | 10/10 | 73 ms | 73 ms | 66 ms / 79 ms | 4 ms | 27.7 KB | 10.1 MB |
| desktop | PDF-Seiten extrahierenpdf-extract |
run | 10/10 | 344 ms | 425 ms | 254 ms / 680 ms | 219 ms | 12.7 KB | 10.1 MB |
| desktop | Zwei PDF-Dokumente zusammenführenpdf-merge |
run | 10/10 | 260 ms | 314 ms | 237 ms / 707 ms | 194 ms | 25.0 KB | 9.5 MB |
| desktop | PDF in ZIP aufteilenpdf-split |
run | 10/10 | 438 ms | 469 ms | 371 ms / 625 ms | 270 ms | 37.8 KB | 10.1 MB |
| desktop | Szenario für Größe, Kompression und Metadatenscenario-web-optimization |
run | 10/10 | 991 ms | 975 ms | 885 ms / 1,020 ms | 807 ms | 32.6 KB | 48.1 MB |
| desktop | Ein Bild als WebP komprimierensingle-compress-webp |
run | 10/10 | 558 ms | 572 ms | 543 ms / 708 ms | 474 ms | 9.4 KB | 10.1 MB |
| desktop | Ein Bild skalierensingle-resize-fit |
run | 10/10 | 555 ms | 562 ms | 518 ms / 718 ms | 392 ms | 19.5 KB | 10.1 MB |
| mobile | Lokale Hintergrundentfernung mit schnellem Modellbackground-ai-fast-cold-warm |
cold | 10/10 | 11,813 ms | 11,823 ms | 11,560 ms / 12,119 ms | 11,717 ms | 100.9 KB | 9.8 MB |
| mobile | Lokale Hintergrundentfernung mit schnellem Modellbackground-ai-fast-cold-warm |
warm | 10/10 | 5,666 ms | 5,604 ms | 5,287 ms / 5,691 ms | 5,551 ms | 100.9 KB | 9.8 MB |
| mobile | Fünf Dateien als ZIP komprimierenbatch-compress-zip |
run | 10/10 | 887 ms | 898 ms | 832 ms / 1,005 ms | 726 ms | 42.2 KB | 9.5 MB |
| mobile | JPEG-Metadaten bereinigenmetadata-lossless-jpeg |
run | 10/10 | 68 ms | 67 ms | 61 ms / 73 ms | 4 ms | 27.7 KB | 10.1 MB |
| mobile | PDF-Seiten extrahierenpdf-extract |
run | 10/10 | 246 ms | 342 ms | 233 ms / 632 ms | 175 ms | 12.7 KB | 10.1 MB |
| mobile | Zwei PDF-Dokumente zusammenführenpdf-merge |
run | 10/10 | 250 ms | 266 ms | 244 ms / 382 ms | 193 ms | 25.0 KB | 9.5 MB |
| mobile | PDF in ZIP aufteilenpdf-split |
run | 10/10 | 383 ms | 419 ms | 367 ms / 552 ms | 226 ms | 37.8 KB | 9.8 MB |
| mobile | Szenario für Größe, Kompression und Metadatenscenario-web-optimization |
run | 10/10 | 937 ms | 928 ms | 848 ms / 1,003 ms | 799 ms | 32.6 KB | 48.1 MB |
| mobile | Ein Bild als WebP komprimierensingle-compress-webp |
run | 10/10 | 545 ms | 548 ms | 532 ms / 580 ms | 465 ms | 9.4 KB | 10.1 MB |
| mobile | Ein Bild skalierensingle-resize-fit |
run | 10/10 | 517 ms | 518 ms | 512 ms / 533 ms | 394 ms | 19.5 KB | 10.1 MB |
Wie die Werte zu lesen sind
Sichtbare Gesamtzeit
Beginnt nach dem Laden der Dateien und endet beim finalen Status.
Interne Zeit
Das Result Manifest meldet interne Dauer, wenn verfügbar.
Gemessener Speicher
Chromium liefert performance.memory; das ist nicht der gesamte Prozessspeicher.
Abdeckung
| Bereich | Fälle | Belegt | Belegt nicht |
|---|---|---|---|
| Bildwerkzeuge | Größe, WebP und JPEG-Metadaten | Der Haupt-Exportpfad endet erfolgreich. | Nicht jedes Format und jede Geometrie. |
| Batch und Szenarien | Fünf Dateien und ZIP | Warteschlange, ZIP und verkettete Einstellungen funktionieren. | Kein Ersatz für 50 große Dateien. |
| Teilen, extrahieren, zusammenführen | PDF-Modus erzeugt lokale Ausgaben. | Keine riesigen Scan-Dokumente. | |
| Lokale KI | Schnelles Modell kalt und warm | Lokaler Pfad läuft und wird warm schneller. | Kein Qualitätsvergleich mit externen Diensten. |
| Agenten | window.QuokkaPixAgent | Dasselbe Runtime kann starten und Manifeste lesen. | Keine x402-Abwicklung. |
Wie diese Ergebnisse genutzt werden sollten
Für diese Testdateien sind die Ergebnisse plausibel: Metadaten und PDF sind schnell, ZIP und Szenarien bleiben interaktiv, lokale KI ist der schwerste Pfad.
Methodik und Grenzen
Wiederholung
Die Seite zeigt Median, Durchschnitt, Minimum und Maximum aus mehreren Läufen.
Testdateien
Die Dateien sind klein und stabil; sie sind Baseline, kein Versprechen für große Dateien.
Browserabhängigkeit
Version, Speicher, Cache und Energiezustand ändern Zeiten.
Privatsphäre
Dateien werden nur in die lokale Browserseite geladen.
Nutzung der Daten
Produkt
Vergleiche Aufgabenklassen, nicht einzelne Zahlen.
Agenten
Capabilities und Result Manifest in der aktuellen Sitzung lesen.
Regressionen
Nach Änderungen an Encodern, Workern, PDF oder KI erneut messen.
FAQ
Sind diese Zahlen ein universelles Versprechen?
Nein. Es sind Messungen eines Umfelds und Dateisatzes.
Warum kein einzelner Durchschnitt?
Er würde kalte Starts, Ausreißer und verschiedene Kosten verdecken.
Gilt das für Menschen und Agenten?
Ja, derselbe Dateiwähler, dieselben Einstellungen, Statuswerte und Manifeste werden genutzt.