Одиночні тести покривають звичайні дії редактора та lossless-шлях очищення JPEG metadata.
Виміряна локальна обробка
Бенчмарк обробки зображень QuokkaPix у браузері
QuokkaPix обробляє зображення й PDF-файли у браузері, тому швидкість залежить від пристрою, пам’яті, браузера та стану кешу. Ця сторінка показує відтворювані вимірювання: 10 повних прогонів, desktop і mobile Chromium, image workflow, PDF-інструменти та локальне видалення фону з холодним і теплим запуском моделі.
Успішність100%200 успішних виміряних записів за 10 повних прогонів.
Медіана пакета912 msП’ять WebP-файлів у ZIP на desktop Chromium.
Медіана сценарію991 msЗміна розміру, стиснення й очищення метаданих в одному пакетному сценарії.
Медіана теплого AI5,675 msШвидка модель видалення фону після завантаження локальної моделі.
Що вимірювалося
Тести запускаються через Playwright на production-збірці. Файли потрапляють на сторінку через той самий browser file input, яким користуються люди й агенти; після цього QuokkaPix виконує задачу, повертає result manifest і зберігає вихідні файли.
Пакетні тести перевіряють п’ять вхідних файлів, ZIP-результат і ланцюжок resize + compress + metadata.
PDF-інструменти перевіряються як окремі локальні операції з документами.
Перший запуск показує вартість завантаження моделі, повторний — роботу прогрітого браузерного контексту.
Короткий огляд
Смуги показують медіану wall-clock time. Холодний AI очікувано повільніший через завантаження та ініціалізацію моделі.
Повна агрегована таблиця
Рядки згруповані за browser project, тестовим випадком і типом запуску. Медіана й середнє рахуються за успішними прогонами; success rate враховує можливі помилки.
| Проєкт | Випадок | Запуск | Успіх | Медіана | Середнє | Мін / макс | Медіана обробки | Медіана результату | Peak JS heap |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| desktop | Локальне видалення фону швидкою моделлюbackground-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 | Локальне видалення фону швидкою моделлюbackground-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 | Стиснення п’яти файлів у ZIPbatch-compress-zip |
run | 10/10 | 912 ms | 920 ms | 883 ms / 976 ms | 728 ms | 42.2 KB | 9.5 MB |
| desktop | Очищення метаданих JPEGmetadata-lossless-jpeg |
run | 10/10 | 73 ms | 73 ms | 66 ms / 79 ms | 4 ms | 27.7 KB | 10.1 MB |
| desktop | Витяг сторінок PDFpdf-extract |
run | 10/10 | 344 ms | 425 ms | 254 ms / 680 ms | 219 ms | 12.7 KB | 10.1 MB |
| desktop | Об’єднання двох PDF-документівpdf-merge |
run | 10/10 | 260 ms | 314 ms | 237 ms / 707 ms | 194 ms | 25.0 KB | 9.5 MB |
| desktop | Розділення PDF у ZIPpdf-split |
run | 10/10 | 438 ms | 469 ms | 371 ms / 625 ms | 270 ms | 37.8 KB | 10.1 MB |
| desktop | Сценарій розміру, стиснення й метаданихscenario-web-optimization |
run | 10/10 | 991 ms | 975 ms | 885 ms / 1,020 ms | 807 ms | 32.6 KB | 48.1 MB |
| desktop | Стиснення одного зображення у WebPsingle-compress-webp |
run | 10/10 | 558 ms | 572 ms | 543 ms / 708 ms | 474 ms | 9.4 KB | 10.1 MB |
| desktop | Зміна розміру одного зображенняsingle-resize-fit |
run | 10/10 | 555 ms | 562 ms | 518 ms / 718 ms | 392 ms | 19.5 KB | 10.1 MB |
| mobile | Локальне видалення фону швидкою моделлюbackground-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 | Локальне видалення фону швидкою моделлюbackground-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 | Стиснення п’яти файлів у ZIPbatch-compress-zip |
run | 10/10 | 887 ms | 898 ms | 832 ms / 1,005 ms | 726 ms | 42.2 KB | 9.5 MB |
| mobile | Очищення метаданих JPEGmetadata-lossless-jpeg |
run | 10/10 | 68 ms | 67 ms | 61 ms / 73 ms | 4 ms | 27.7 KB | 10.1 MB |
| mobile | Витяг сторінок PDFpdf-extract |
run | 10/10 | 246 ms | 342 ms | 233 ms / 632 ms | 175 ms | 12.7 KB | 10.1 MB |
| mobile | Об’єднання двох PDF-документівpdf-merge |
run | 10/10 | 250 ms | 266 ms | 244 ms / 382 ms | 193 ms | 25.0 KB | 9.5 MB |
| mobile | Розділення PDF у ZIPpdf-split |
run | 10/10 | 383 ms | 419 ms | 367 ms / 552 ms | 226 ms | 37.8 KB | 9.8 MB |
| mobile | Сценарій розміру, стиснення й метаданихscenario-web-optimization |
run | 10/10 | 937 ms | 928 ms | 848 ms / 1,003 ms | 799 ms | 32.6 KB | 48.1 MB |
| mobile | Стиснення одного зображення у WebPsingle-compress-webp |
run | 10/10 | 545 ms | 548 ms | 532 ms / 580 ms | 465 ms | 9.4 KB | 10.1 MB |
| mobile | Зміна розміру одного зображенняsingle-resize-fit |
run | 10/10 | 517 ms | 518 ms | 512 ms / 533 ms | 394 ms | 19.5 KB | 10.1 MB |
Як читати числа
Wall time — очікування користувача
Wall time починається після завантаження файлів у браузер і завершується фінальним статусом редактора.
Processing time береться з manifest
Result manifest QuokkaPix повідомляє внутрішню тривалість обробки, коли вона доступна.
Пам’ять вимірюється як sampled JS heap
Chromium віддає performance.memory у цьому середовищі; це не повна пам’ять процесу.
Покриття перевірки
| Область | Покриті випадки | Що це доводить | Що не доводить |
|---|---|---|---|
| Core image tools | Resize, WebP compression, JPEG metadata cleanup | Основний browser export path завершується на desktop і mobile проектах. | Не перевіряє кожен формат, значення якості або crop geometry. |
| Batch і сценарії | П’ять файлів у ZIP і batch scenario | Черга, ZIP-вихід і chained settings працюють через публічну agent surface. | Не замінює stress test для 50 великих файлів. |
| PDF tools | Split, extract і merge | PDF mode приймає PDF-файли й локально створює ZIP/PDF outputs. | Не вимірює великі скановані PDF. |
| Background AI | Fast model cold і warm | Локальна модель запускається, а warm run швидший після ініціалізації. | Не порівнює якість маски з зовнішніми AI-сервісами. |
| Agent compatibility | Тести йдуть через window.QuokkaPixAgent | Той самий runtime може застосовувати налаштування, завантажувати файли й читати manifest. | Платіжний x402 settlement перевіряється окремо. |
Чи нормальні ці результати
Для поточного набору fixtures результати виглядають нормально: metadata cleanup і PDF-збірка швидкі, ZIP і сценарії залишаються в інтерактивному діапазоні, а локальний AI є найважчим шляхом.
Методологія та обмеження
Повторюваність
Публічні числа отримані з кількох повних прогонів, із median, average, min і max.
Розмір fixtures
Файли маленькі й стабільні; вони дають baseline, але не обіцяють той самий час для 60 MB фото.
Залежність від браузера
Версія браузера, драйвери, throttling CPU, батарея й cache state можуть змінювати результат.
Межа приватності
Benchmark завантажує файли лише в локальну сторінку браузера; серверний image-processing API не використовується.
Як використовувати ці дані
Для продуктових рішень
Порівнюйте класи workflow, а не переносіть одне число на будь-який каталог.
Для агентної автоматизації
Агент має читати live capabilities і result manifest у поточній сесії.
Для пошуку регресій
Після змін encoder, worker, PDF або background model запускайте той самий набір.
FAQ
Це обіцянка швидкості для всіх користувачів?
Ні. Це вимірювання для конкретного середовища й fixtures.
Чому немає одного середнього числа?
Одне середнє приховує cold starts, викиди й різні вартості workflow.
Benchmark покриває людей і агентів?
Так, він використовує той самий runtime surface: file input, settings, start, status і result manifest.