QuokkaPix

Zmierzone przetwarzanie lokalne

Benchmark przetwarzania obrazów QuokkaPix w przeglądarce

QuokkaPix przetwarza obrazy i pliki PDF w przeglądarce, dlatego wydajność zależy od urządzenia, pamięci, przeglądarki i stanu cache. Ta strona pokazuje powtarzalne pomiary: kolejne uruchomienia, Chromium desktop i mobile, przepływy obrazów, narzędzia PDF oraz lokalne usuwanie tła z zimnym i ciepłym startem modelu.

Sukces100%200 udanych pomiarów w 10 pełnych uruchomieniach.
Mediana partii912 msPięć plików WebP w ZIP w Chromium desktop.
Mediana scenariusza991 msZmiana rozmiaru, kompresja i czyszczenie metadanych w scenariuszu wsadowym.
Mediana ciepłej AI5,675 msSzybki model usuwania tła po lokalnym załadowaniu.

Co zostało zmierzone

Testy używają Playwright na wersji produkcyjnej. Pliki trafiają przez lokalny wybór pliku w przeglądarce, są przetwarzane, a potem odczytywany jest manifest wyniku.

Przepływy obrazówZmiana rozmiaru, kompresja i metadane

Testy jednej grafiki dla typowych akcji i czyszczenia JPEG bez ponownego kodowania pikseli.

Przetwarzanie wsadoweZIP i scenariusze wielokrotnego użytku

Testy z pięcioma plikami, ZIP-em i powtarzalnym łańcuchem.

PDFDzielenie, wyciąganie i łączenie

Narzędzia PDF są mierzone jako lokalne operacje na dokumentach.

Lokalna AIZimny i ciepły start

Pierwsze uruchomienie zawiera koszt modelu, drugie mierzy przygotowany kontekst.

Zmierzone decyzje backendowe

Osobna macierz dla builda produkcyjnego sprawdza rzeczywiste ścieżki Canvas, OffscreenCanvas Worker, encoder WASM, ONNX CPU i WebGPU. Runtime używa tych danych do routingu, ale nie obiecuje przewagi jednego backendu na każdym urządzeniu.

Zweryfikowana macierz42/42

3 niezależne przebiegi zimne i rozgrzane z dowodem backendu i kontrolą zgodności pikseli.

Adaptacyjny Worker1.18x

Odpowiednia ścieżka single-image przeszła kontrolę pikseli. Maksymalne opóźnienie event loop spadło z 61 ms w głównym wątku do 43 ms z Workerem.

Polityka encodera PNGCanvas domyślnie

Zwykły eksport PNG pozostaje na natywnym Canvas. Bezstratna optymalizacja PNG i formaty zaawansowane ładują encoder WASM tylko na żądanie.

AI tłaTest i fallback

WebGPU jest wybierane dopiero po sprawdzeniu prawdziwego adaptera. Ten host zmierzył 5,652 ms dla ONNX CPU i 6,105 ms dla WebGPU, więc fallback CPU pozostaje obowiązkowy.

Szybki przegląd

Paski pokazują medianę czasu widzianego przez użytkownika. Krótszy pasek oznacza szybszy przepływ.

Lokalne usuwanie tła szybkim modelem desktop / cold
11,898 ms
Lokalne usuwanie tła szybkim modelem desktop / warm
5,675 ms
Kompresja pięciu plików do ZIP desktop / run
912 ms
Czyszczenie metadanych JPEG desktop / run
73 ms
Wyciąganie stron PDF desktop / run
344 ms
Łączenie dwóch dokumentów PDF desktop / run
260 ms
Dzielenie PDF do ZIP desktop / run
438 ms
Scenariusz rozmiaru, kompresji i metadanych desktop / run
991 ms
Kompresja jednego obrazu do WebP desktop / run
558 ms
Zmiana rozmiaru jednego obrazu desktop / run
555 ms
Lokalne usuwanie tła szybkim modelem mobile / cold
11,813 ms
Lokalne usuwanie tła szybkim modelem mobile / warm
5,666 ms
Kompresja pięciu plików do ZIP mobile / run
887 ms
Czyszczenie metadanych JPEG mobile / run
68 ms
Wyciąganie stron PDF mobile / run
246 ms
Łączenie dwóch dokumentów PDF mobile / run
250 ms
Dzielenie PDF do ZIP mobile / run
383 ms
Scenariusz rozmiaru, kompresji i metadanych mobile / run
937 ms
Kompresja jednego obrazu do WebP mobile / run
545 ms
Zmiana rozmiaru jednego obrazu mobile / run
517 ms

Tabela zbiorcza

Tabela pokazuje projekt przeglądarki, przypadek, uruchomienie, sukces, czasy, rozmiar wyjścia i próbkowany JS heap.

ProjektPrzypadekUruchomienieSukcesMedianaŚredniaMin / maksMediana przetwarzaniaMediana wyjściaPeak JS heap
desktop Lokalne usuwanie tła szybkim modelem
background-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 Lokalne usuwanie tła szybkim modelem
background-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 Kompresja pięciu plików do ZIP
batch-compress-zip
run 10/10 912 ms 920 ms 883 ms / 976 ms 728 ms 42.2 KB 9.5 MB
desktop Czyszczenie metadanych JPEG
metadata-lossless-jpeg
run 10/10 73 ms 73 ms 66 ms / 79 ms 4 ms 27.7 KB 10.1 MB
desktop Wyciąganie stron PDF
pdf-extract
run 10/10 344 ms 425 ms 254 ms / 680 ms 219 ms 12.7 KB 10.1 MB
desktop Łączenie dwóch dokumentów PDF
pdf-merge
run 10/10 260 ms 314 ms 237 ms / 707 ms 194 ms 25.0 KB 9.5 MB
desktop Dzielenie PDF do ZIP
pdf-split
run 10/10 438 ms 469 ms 371 ms / 625 ms 270 ms 37.8 KB 10.1 MB
desktop Scenariusz rozmiaru, kompresji i metadanych
scenario-web-optimization
run 10/10 991 ms 975 ms 885 ms / 1,020 ms 807 ms 32.6 KB 48.1 MB
desktop Kompresja jednego obrazu do WebP
single-compress-webp
run 10/10 558 ms 572 ms 543 ms / 708 ms 474 ms 9.4 KB 10.1 MB
desktop Zmiana rozmiaru jednego obrazu
single-resize-fit
run 10/10 555 ms 562 ms 518 ms / 718 ms 392 ms 19.5 KB 10.1 MB
mobile Lokalne usuwanie tła szybkim modelem
background-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 Lokalne usuwanie tła szybkim modelem
background-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 Kompresja pięciu plików do ZIP
batch-compress-zip
run 10/10 887 ms 898 ms 832 ms / 1,005 ms 726 ms 42.2 KB 9.5 MB
mobile Czyszczenie metadanych JPEG
metadata-lossless-jpeg
run 10/10 68 ms 67 ms 61 ms / 73 ms 4 ms 27.7 KB 10.1 MB
mobile Wyciąganie stron PDF
pdf-extract
run 10/10 246 ms 342 ms 233 ms / 632 ms 175 ms 12.7 KB 10.1 MB
mobile Łączenie dwóch dokumentów PDF
pdf-merge
run 10/10 250 ms 266 ms 244 ms / 382 ms 193 ms 25.0 KB 9.5 MB
mobile Dzielenie PDF do ZIP
pdf-split
run 10/10 383 ms 419 ms 367 ms / 552 ms 226 ms 37.8 KB 9.8 MB
mobile Scenariusz rozmiaru, kompresji i metadanych
scenario-web-optimization
run 10/10 937 ms 928 ms 848 ms / 1,003 ms 799 ms 32.6 KB 48.1 MB
mobile Kompresja jednego obrazu do WebP
single-compress-webp
run 10/10 545 ms 548 ms 532 ms / 580 ms 465 ms 9.4 KB 10.1 MB
mobile Zmiana rozmiaru jednego obrazu
single-resize-fit
run 10/10 517 ms 518 ms 512 ms / 533 ms 394 ms 19.5 KB 10.1 MB

Jak czytać wyniki

Czas widoczny

Zaczyna się po załadowaniu plików i kończy przy statusie finalnym.

Czas wewnętrzny

Manifest wyniku podaje wewnętrzny czas, gdy jest dostępny.

Próbkowana pamięć

Chromium udostępnia performance.memory; to nie jest cała RAM procesu.

Pokrycie

ObszarPrzypadkiCo potwierdzaCzego nie potwierdza
Narzędzia obrazówRozmiar, WebP i metadane JPEGGłówna ścieżka eksportu kończy się.Nie każdy format i geometria.
Partie i scenariuszePięć plików i ZIPKolejka, ZIP i ustawienia łączone działają.Nie zastępuje testu 50 dużych plików.
PDFDzielenie, wyciąganie, łączenieTryb PDF tworzy lokalne wyniki.Nie mierzy ogromnych skanów.
Lokalna AISzybki model zimny i ciepłyLokalna ścieżka kończy się i przyspiesza po rozgrzaniu.Nie porównuje jakości z usługami zewnętrznymi.
Agenciwindow.QuokkaPixAgentTen sam runtime uruchamia zadania i czyta manifesty.Nie obejmuje rozliczenia x402.

Jak używać tych wyników

Dla tych plików testowych wyniki są spójne: metadane i PDF są szybkie, ZIP i scenariusze pozostają interaktywne, a lokalna AI jest najcięższą ścieżką.

Metodologia i ograniczenia

Powtarzanie

Strona pokazuje medianę, średnią, minimum i maksimum.

Pliki testowe

Są małe i stabilne; to baseline, nie obietnica dla ogromnych plików.

Zależność od przeglądarki

Wersja, pamięć, cache i energia zmieniają czasy.

Prywatność

Pliki trafiają tylko do lokalnej strony przeglądarki.

Jak używać danych

Produkt

Porównuj klasy zadań, nie pojedynczą liczbę.

Agenci

Czytaj capabilities i result manifest w bieżącej sesji.

Regresje

Powtórz po zmianach encoderów, workerów, PDF albo AI.

FAQ

Czy te liczby są uniwersalną obietnicą?

Nie. To pomiary jednego środowiska i zestawu plików.

Dlaczego nie jedna średnia?

Ukryłaby zimne starty, odstające wyniki i różne koszty.

Czy obejmuje ludzi i agentów?

Tak, używa tego samego wyboru pliku, ustawień, statusów i manifestów.