Qualcomm Snapdragon 8 Gen 5 vs Snapdragon 7 Gen 4：Oryon対Cortex

Snapdragon 8 Gen 5とSnapdragon 7 Gen 4はどちらも2025年に登場しましたが、属するセグメントは異なります。Snapdragon 8 Gen 5は、Qualcomm Oryonコア、3nmプロセス、Adreno 829を採用しています。Snapdragon 7 Gen 4は、Cortex-A720とCortex-A520をベースに構成されています。実際の端末では、Snapdragon 8 Gen 5がAnTuTu 11でおよそ2倍のスコアを記録し、負荷の高いグラフィックステストでは差が2倍を超えます。

主な違い

CPUに関して、両プラットフォームの主な違いはアーキテクチャにあります。Snapdragon 8 Gen 5は、標準的なARM Cortexコアではなく、Qualcomm独自のOryonコアを採用しています。Snapdragon 7 Gen 4は、5基のCortex-A720と3基のCortex-A520を組み合わせています。Snapdragon 8 Gen 5は3nmプロセス、Snapdragon 7 Gen 4は4nmプロセスで製造されています。

CPU

Geekbench 6の平均スコアでは、Snapdragon 8 Gen 5がシングルコアで2804点、マルチコアで10057点を記録します。Snapdragon 7 Gen 4はそれぞれ1325点と4081点です。

Geekbench 6では、特にマルチスレッドテストで大きな差が生じます。Snapdragon 8 Gen 5は、Cortex-A5xxによる独立した省電力クラスターを設けず、8基のOryonコアを使用しています。一方、Snapdragon 7 Gen 4には3基のCortex-A520があります。マルチスレッド性能の優位性は、マルチタスク、動画処理など、並列化に適した処理で特に顕著です。

実際のスマートフォンのベンチマーク

具体的なスマートフォンでも、差はおおむね同程度に保たれています。価格は発売時のベースモデルを対象としており、市場によって異なります。

OnePlus Ace 6Tは、Nothing Phone (4a) ProよりAnTuTu 11でおよそ2.25倍高いスコアを記録します。Geekbench 6では、シングルコアでおよそ2.3倍、マルチコアでおよそ2.5倍の差があります。

Vivo S50 Pro miniとVivo V70でも差は近い水準にあり、この違いは他の端末でも維持されています。

一方、OnePlus Ace 6Tは中国で約$367から販売が始まり、Snapdragon 7 Gen 4を搭載した一部のグローバルスマートフォンより安価でした。

GPU

Snapdragon 8 Gen 5はAdreno 829を採用しているのに対し、Snapdragon 7 Gen 4はAdreno 722を搭載しています。3DMarkでは、GPU間の差はGeekbench 6におけるCPU間の差を上回ります。

Wild Life Extremeでは、OnePlus Ace 6TがNothing Phone (4a) Proをおよそ2.4倍上回ります。Steel Nomad Lightでは、差が約2.6倍まで広がります。

Vivoの2機種でも差は近く、S50 Pro miniはWild Life ExtremeでV70より約2.3倍、Steel Nomad Lightでは2.2倍以上高速です。

Snapdragon 8 Gen 5は、高い設定や高FPSで負荷の高いゲームをプレイするのに明らかに適しています。一方、Snapdragon 7 Gen 4はGPUの限界により早く達します。

まとめ

Snapdragon 7 Gen 4はミドルレンジスマートフォン向けに設計されており、日常的な用途には十分な性能を備えています。Adreno 722は大半のモバイルゲームに対応できますが、負荷の高いタイトルでは設定を下げる必要があります。

Snapdragon 8 Gen 5はCPU性能、そして特にグラフィックス性能で大幅に上回ります。このチップを搭載した実際のスマートフォンは、AnTuTu 11および負荷の高い3DMarkテストで、Snapdragon 7 Gen 4搭載モデルを2倍以上上回ります。

両者から選ぶ際に最も重要なのは、各スマートフォンの価格差です。端末間の価格差が小さいなら、Snapdragon 8 Gen 5のほうが大幅に大きな性能余力を提供します。Snapdragon 7 Gen 4は、CPUとGPUの最大性能を優先しない、かなり安価なモデルに適しています。