Geekbench

한국어 명칭

긱벤치

개발사

Primate Labs

개발자

존 풀 (John Poole)

종류

벤치마크 소프트웨어

분야

컴퓨터 하드웨어 성능 측정

추가 정보 (11개)

최신 주요 버전	Geekbench 7.1
Geekbench 7 출시	2026년 7월 23일
Geekbench 7.1 출시	2026년 9월 22일
이전 주요 버전	Geekbench 6
지원 운영체제	Windows, macOS, Linux, 안드로이드, iOS
주요 측정 항목	CPU 싱글코어·멀티코어, GPU Compute
관련 프로그램	Geekbench AI
점수 표시	높을수록 우수
배포 방식	개인용 무료, 전문가·기업용 유료
결과 데이터베이스	Geekbench Browser
공식 홈페이지	Geekbench

개요

Geekbench(긱벤치)는 Primate Labs에서 개발하는 컴퓨터와 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 등의 성능을 측정하는 벤치마크 소프트웨어다.

주로 CPU의 싱글코어 및 멀티코어 성능과 GPU의 연산 성능을 측정하는 데 사용된다. Windows와 macOS, Linux, 안드로이드, iOS 등 다양한 운영체제를 지원한다는 것이 특징이다.

특히 서로 다른 운영체제와 프로세서 아키텍처를 사용하는 기기들을 비교하기 위한 도구로 널리 알려져 있다.

예를 들어 아이폰에 탑재된 Apple A 시리즈 프로세서와 갤럭시 S 시리즈에 탑재된 스냅드래곤 프로세서, 맥북에 탑재된 Apple M 시리즈 프로세서, 그리고 일반적인 PC의 인텔 코어나 AMD 라이젠 프로세서를 동일한 주요 버전의 벤치마크로 측정할 수 있다.

따라서 스마트폰과 노트북, 데스크톱 컴퓨터의 성능을 다루는 기사와 커뮤니티에서 자주 등장한다.

벤치마크 결과는 숫자로 표시되며, 일반적으로 점수가 높을수록 해당 테스트에서 측정한 작업을 더 빠르게 처리한다는 의미다.

다만 Geekbench는 컴퓨터의 모든 성능을 하나의 숫자로 완벽하게 표현하는 프로그램은 아니다.

특히 실제 게임의 프레임과 발열, 배터리 사용시간, 장시간 작업의 지속 성능 등은 Geekbench 점수와 차이가 있을 수 있다.

따라서 프로세서의 성능을 비교하는 참고자료로는 유용하지만 점수 하나만으로 컴퓨터나 스마트폰의 전체적인 성능을 판단하기에는 한계가 있다.

2026년 11월 기준 최신 버전은 Geekbench 7.1이다. 2026년 7월 23일 Geekbench 7이 출시되었으며, 같은 해 9월 22일 7.1 버전이 공개되었다.^[1]^[2]

역사

초기 개발

Geekbench는 개발자 존 풀(John Poole)이 개발한 벤치마크 프로그램이다.

초기에는 Geek Patrol이라는 이름으로 개발이 진행되었으며, 2007년에는 개발 업무가 Primate Labs로 이전되었다.

Primate Labs는 이후 Geekbench를 주요 제품으로 발전시켰으며, 존 풀은 제품 개발과 기술 관련 발표를 지속적으로 담당해 왔다.

Geekbench의 주요 개발 방향은 서로 다른 기기와 운영체제에서도 비교할 수 있는 CPU 성능 측정 도구를 제공하는 것이었다.

이후 스마트폰과 태블릿의 보급, GPU 가속과 인공지능 기술의 발전에 따라 측정 대상이 확대되었다.

Geekbench 2

Geekbench 2는 초기 Geekbench의 대표적인 버전 가운데 하나다.

CPU의 정수 연산과 부동소수점 연산, 메모리 관련 성능 등을 측정했다.

이 시기에는 PC와 Mac의 성능을 비교하는 데 주로 사용되었지만, 이후 모바일 기기에서도 활용되었다.

오늘날의 Geekbench와 비교하면 테스트에 사용되는 데이터와 하드웨어의 성능 수준에 상당한 차이가 있다.

따라서 Geekbench 2의 점수를 현재의 Geekbench 7 점수와 직접 비교하는 것은 의미가 없다.

Geekbench 3

Geekbench 3에서는 싱글코어와 멀티코어 성능을 구분하여 측정하는 방식이 강화되었다.

또한 여러 작업의 성능을 개별적으로 측정하고 종합 점수를 제공했다.

이 시기부터 스마트폰과 태블릿 프로세서의 성능 비교에서 Geekbench가 더욱 널리 사용되었다.

특히 서로 다른 운영체제와 프로세서 아키텍처를 사용하는 기기들을 비교할 수 있다는 점이 장점이었다.

Geekbench 4

Geekbench 4는 2016년에 출시된 주요 버전이다.

CPU 벤치마크와 GPU Compute 벤치마크를 제공했으며, 여러 운영체제와 하드웨어에서 사용할 수 있도록 개발되었다.

스마트폰의 성능이 빠르게 향상되던 시기였기 때문에 아이폰과 갤럭시를 비롯한 여러 모바일 기기의 성능 비교에서 널리 사용되었다.

또한 Geekbench Browser를 통해 다른 이용자의 벤치마크 결과를 확인할 수 있었다.

Geekbench 5

Geekbench 5는 2019년 9월 3일 출시되었다.

이 버전에서는 다음과 같은 변화가 이루어졌다.

새로운 CPU 테스트 추가
머신러닝과 증강현실 관련 작업 반영
이미지 처리 테스트 강화
메모리 사용량이 큰 데이터셋 도입
멀티스레드 성능 측정 방식 개선
GPU Compute 테스트 개선
64비트 운영체제 및 프로세서 중심으로 변경

Geekbench 5에서는 32비트 운영체제 지원이 제외되었다.

또한 이전 버전보다 복잡하고 실제 응용프로그램과 유사한 작업을 측정하도록 설계되었다.^[3]

Geekbench 6

Geekbench 6은 2023년 2월 14일 출시되었다.

이 버전에서는 최신 스마트폰과 컴퓨터에서 사용되는 기술을 반영하기 위해 테스트가 크게 변경되었다.

특히 다음과 같은 작업이 새롭게 추가되거나 개선되었다.

화상회의의 배경 흐림 처리
사진에서 불필요한 사물 제거
소셜미디어용 사진 필터와 보정
머신러닝을 이용한 사진 속 사물 인식
스크립트 언어를 이용한 텍스트 처리
고해상도 이미지 처리
대용량 파일 및 문서 처리

Geekbench 6의 중요한 특징은 멀티코어 테스트 방식의 변경이었다.

이전 버전에서는 여러 CPU 코어가 각각 독립적인 작업을 수행하는 방식을 주로 사용했다.

반면 Geekbench 6에서는 여러 코어가 하나의 큰 작업을 나누어 처리하는 방식을 강화했다.

이는 성능이 서로 다른 코어를 함께 사용하는 최신 CPU의 구조를 보다 현실적으로 반영하기 위한 것이었다.

특히 인텔의 P코어와 E코어, 애플 실리콘의 성능 코어와 효율 코어 등을 사용하는 프로세서에서 이러한 변화가 중요했다.^[4]

Geekbench 7

Geekbench 7은 2026년 7월 23일 정식 출시되었다.

2026년 기준 스마트폰과 PC에서 많이 사용되는 새로운 응용프로그램과 하드웨어 기술을 반영한 버전이다.

대표적인 변화는 다음과 같다.

영상 및 오디오 인코딩과 디코딩 테스트 강화
AV1을 이용한 화면 공유 영상 인코딩
Opus 오디오 압축
Whisper를 이용한 실시간 자막 생성 관련 작업
게임 물리 연산 테스트 추가
사진 편집 및 이미지 처리 테스트 확대
GPU 머신러닝 테스트 강화
CUDA 기반 GPU 벤치마크 지원
멀티코어 테스트 구성 변경
더 크고 복잡한 데이터셋 사용

특히 기존의 단순한 CPU 연산 중심 테스트에서 현대적인 미디어 처리와 머신러닝, 콘텐츠 제작 등의 실제 응용 사례를 더욱 적극적으로 반영했다.

또한 멀티코어 테스트의 작업을 실제 응용프로그램의 멀티스레드 사용 방식에 맞춰 구분했다.

예를 들어 일부 작업은 실제 프로그램에서 멀티스레드로 동작하지 않으므로 멀티코어 테스트에 무조건 포함하지 않도록 변경했다.

Geekbench 7.1

2026년 9월 22일에는 Geekbench 7.1이 공개되었다.

주요 변경 사항은 다음과 같다.

Windows on ARM 및 Linux에서 CUDA 지원 확대
TensorRT for RTX 1.6 지원
Vulkan cooperative matrix 관련 최적화
Geekbench 6과의 설치 및 등록 충돌 개선
일부 iOS 기기의 SoC 식별 오류 수정

특히 GPU 벤치마크 관련 기능에 변화가 있었기 때문에 Geekbench 7.1의 GPU 점수는 Geekbench 7.0의 GPU 점수와 완전히 호환되지 않는다.

반면 CPU 점수는 Geekbench 7.0과 7.1 사이에서 비교할 수 있다고 개발사가 공식적으로 안내했다.

주요 기능

CPU 벤치마크

Geekbench의 가장 대표적인 기능이다.

CPU의 성능을 다양한 작업으로 측정한 뒤 종합 점수로 표시한다.

대표적으로 다음과 같은 작업이 활용된다.

정수 연산
부동소수점 연산
파일 압축 및 해제
사진 및 영상 처리
웹 관련 처리
문서 처리
암호화 관련 연산
머신러닝 관련 작업
게임 물리 연산

다만 실제 테스트 항목과 구성은 Geekbench 버전에 따라 달라질 수 있다.

측정 결과는 일반적으로 싱글코어 점수와 멀티코어 점수로 나누어 표시한다.

싱글코어 점수

싱글코어 점수(Single-Core Score)는 CPU의 단일 코어 성능을 측정한 결과다.

일반적으로 하나의 코어가 작업을 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지를 보여준다.

싱글코어 성능은 다음과 같은 작업에 영향을 줄 수 있다.

일부 웹페이지 처리
간단한 응용프로그램의 반응속도
싱글스레드 연산
여러 게임의 CPU 성능
병렬화하기 어려운 프로그램의 특정 작업

특히 모든 프로그램이 여러 CPU 코어를 완벽하게 활용하는 것은 아니므로 싱글코어 성능은 여전히 중요하다.

하지만 싱글코어 점수가 높다고 해서 모든 프로그램이 반드시 더 빠르게 실행되는 것은 아니다.

실제 프로그램은 메모리와 저장장치, GPU 및 운영체제의 영향을 함께 받기 때문이다.

멀티코어 점수

멀티코어 점수(Multi-Core Score)는 여러 CPU 코어를 활용했을 때의 처리 성능을 측정한 결과다.

대표적으로 다음과 같은 작업에서 중요할 수 있다.

영상 인코딩
3D 렌더링
대규모 데이터 처리
병렬 연산
여러 작업의 동시 실행
멀티스레드를 지원하는 전문 소프트웨어

다만 CPU 코어가 두 배 많다고 해서 멀티코어 점수도 반드시 두 배로 증가하는 것은 아니다.

프로그램이 여러 코어를 얼마나 효과적으로 사용하는지와 코어 사이의 통신, 메모리 대역폭 및 전력 제한 등이 성능에 영향을 준다.

또한 Geekbench 7은 실제 프로그램에서 멀티스레드를 사용하는 작업을 중심으로 멀티코어 점수를 구성하도록 변경되었다.

따라서 Geekbench 6과 7에서 나타나는 멀티코어 점수 차이를 단순한 CPU 성능 변화로 해석해서는 안 된다.

GPU 벤치마크

GPU Benchmark는 GPU의 연산 성능을 측정하는 기능이다.

CPU 테스트와 달리 GPU를 이용한 대규모 병렬 연산과 이미지 처리, 머신러닝 등의 성능을 측정한다.

Geekbench 7에서는 다음 API를 지원한다.

실제로 사용할 수 있는 API는 운영체제와 GPU에 따라 달라진다.

예를 들어 Apple 기기에서는 Metal을 사용할 수 있으며, NVIDIA GPU가 탑재된 PC에서는 CUDA를 사용할 수 있다.

Geekbench 7의 GPU 테스트에는 머신러닝을 이용한 이미지 확대, 얼굴 추적, 화상회의 배경 흐림 처리 및 영상 색보정 등의 작업이 포함된다.

또한 경로 추적(Path Tracing)과 유체 시뮬레이션 등의 연산도 추가되었다.

그러나 GPU Compute 점수는 실제 게임에서의 FPS와 동일한 개념이 아니다.

특히 게임용 GPU의 성능을 정확하게 비교하려면 게임 벤치마크와 그래픽 렌더링 테스트 등을 함께 확인해야 한다.

점수 체계

점수의 의미

Geekbench의 점수는 개별 테스트의 결과를 표준화하여 종합한 값이다.

기본적으로 점수가 높을수록 해당 벤치마크에서 더 높은 성능을 기록했다는 의미다.

예를 들어 같은 Geekbench 버전에서 두 CPU가 각각 2,000점과 3,000점을 기록했다면, 3,000점을 기록한 CPU가 측정된 작업들의 종합 성능에서 더 높은 결과를 보였다고 해석할 수 있다.

다만 실제 프로그램에서도 정확히 50% 빠르다는 의미는 아니다.

실제 성능 차이는 실행하는 프로그램과 작업 종류에 따라 달라진다.

Geekbench 7 기준 점수

Geekbench 7의 CPU 싱글코어 점수는 AMD Ryzen 7 7700의 2,500점을 기준으로 보정된다.

GPU 점수는 NVIDIA GeForce RTX 4060의 100,000점을 기준으로 보정된다.

이는 개발사가 점수 체계를 설정하기 위해 사용한 기준 장치다.

해당 장치가 모든 작업에서 가장 표준적인 성능을 가지고 있다거나 특정한 성능 등급을 대표한다는 의미는 아니다.

또한 실제 하드웨어의 측정 결과는 온도와 전력 설정, 사용 환경 등에 따라 달라질 수 있다.^[5]

버전별 점수 비교

Geekbench에서 가장 주의해야 할 부분 가운데 하나다.

Geekbench 5와 6, 7은 서로 다른 테스트 항목과 측정 방법, 기준 점수 체계를 사용한다.

따라서 다음과 같은 비교는 부정확하다.

Geekbench 5의 1,500점과 Geekbench 6의 2,000점 직접 비교
Geekbench 6의 3,000점과 Geekbench 7의 2,800점 직접 비교
서로 다른 주요 버전의 멀티코어 점수를 이용한 성능 향상률 계산

반드시 같은 버전의 결과를 비교해야 한다.

특히 Geekbench 7.1에서는 CPU 점수와 GPU 점수의 버전 호환성이 서로 다르다.

비교 대상	직접 비교 가능 여부
Geekbench 5와 Geekbench 6	불가능
Geekbench 6과 Geekbench 7	불가능
Geekbench 7.0과 7.1 CPU	가능
Geekbench 7.0과 7.1 GPU	완전한 비교 불가
Geekbench 7.1 GPU끼리	동일한 테스트 조건에서 비교 가능

같은 주요 버전 안에서도 일부 업데이트로 측정 방식이 달라질 수 있으므로 공식적인 호환성 안내를 확인하는 것이 좋다.

점수와 실제 성능

Geekbench 점수는 CPU와 GPU의 여러 작업 성능을 표준화하여 표현한 값이다.

그러나 실제 사용 성능을 결정하는 요소는 훨씬 다양하다.

예를 들어 다음과 같은 상황이 발생할 수 있다.

Geekbench 점수가 높은 스마트폰이 실제 게임에서는 발열 때문에 성능이 떨어질 수 있다.
멀티코어 점수가 높은 CPU가 특정한 싱글스레드 프로그램에서는 더 느릴 수 있다.
GPU Compute 점수가 높은 그래픽카드가 특정 게임에서 더 높은 프레임을 제공한다고 보장할 수 없다.
같은 CPU를 장착한 노트북이라도 냉각장치와 전력 설정에 따라 점수가 다를 수 있다.

따라서 벤치마크 결과는 특정한 작업 성능을 추정하기 위한 하나의 지표로 이해하는 것이 적절하다.

Geekbench Browser

Geekbench Browser는 Geekbench의 벤치마크 결과를 공개하고 검색할 수 있는 온라인 데이터베이스다.

Geekbench Browser 바로가기

사용자는 자신이 측정한 결과를 업로드하거나 다른 사람이 등록한 결과를 확인할 수 있다.

일반적으로 다음과 같은 정보를 볼 수 있다.

기기 및 시스템 이름
운영체제
CPU 제조사와 모델
코어 수 및 동작속도
싱글코어 점수
멀티코어 점수
GPU 모델 및 Compute 점수
세부 테스트 결과
결과 등록 시각

또한 여러 기종의 결과를 모아 비교할 수 있는 벤치마크 차트가 제공된다.

공식 차트는 이용자들이 업로드한 결과를 집계한 것이다.

특히 CPU 차트에서는 최소 5개의 서로 다른 결과를 가진 프로세서를 대상으로 평균적인 성능을 보여주도록 설계되어 있다.

다만 사용자 제출 결과에는 서로 다른 전력 설정과 냉각 환경, 오버클럭 및 백그라운드 작업 등의 영향이 포함될 수 있다.

따라서 하나의 결과만을 보고 특정한 프로세서의 평균 성능이라고 판단하기보다 여러 측정값을 함께 살펴보는 것이 좋다.

Geekbench AI

Geekbench AI 문서를 참고하십시오.

Geekbench AI는 Primate Labs가 개발하는 별도의 인공지능 성능 측정 프로그램이다.

기존에 Geekbench ML이라는 이름으로 개발되었으며, 2024년 8월 15일 Geekbench AI 1.0이라는 이름으로 정식 공개되었다.

Geekbench가 CPU와 GPU의 전반적인 연산 성능을 측정하는 프로그램이라면, Geekbench AI는 머신러닝과 인공지능 작업의 성능을 측정하는 데 집중한다.

주요 측정 대상은 다음과 같다.

CPU
GPU
NPU

NPU는 신경망 관련 연산을 처리하기 위해 설계된 전용 프로세서다.

최근 스마트폰과 PC에서는 이미지 처리와 음성 인식, 생성형 AI 등 여러 기능에 NPU가 활용되고 있다.

주요 테스트

Geekbench AI에서는 실제 인공지능 응용프로그램과 유사한 작업을 수행한다.

대표적인 작업은 다음과 같다.

이미지 분류
사물 탐지
얼굴 탐지
이미지 분할
자세 추정
깊이 추정
이미지 해상도 향상
이미지 스타일 변환
기계 번역
텍스트 분류

이러한 작업을 여러 데이터 형식으로 실행하여 하드웨어의 성능을 비교한다.

세 가지 점수

Geekbench AI는 일반적인 CPU 벤치마크와 달리 세 가지 주요 점수를 제공한다.

점수	의미
Single Precision	단정밀도 부동소수점 연산 성능
Half Precision	반정밀도 부동소수점 연산 성능
Quantized	양자화된 모델의 연산 성능

이는 인공지능 모델이 사용하는 데이터의 표현 방식에 따라 성능이 달라질 수 있기 때문이다.

일부 NPU는 반정밀도나 정수 기반 양자화 모델을 매우 빠르게 처리하도록 설계되어 있다.

따라서 단정밀도 점수 하나만으로 기기의 전체적인 AI 성능을 판단하기 어렵다.

또한 Geekbench AI는 단순한 처리속도뿐 아니라 모델의 예측 정확도도 측정에 반영한다.

정확도를 무시한 채 실행속도만 높이는 방식으로 점수를 얻지 못하도록 하기 위한 것이다.

Geekbench와 Geekbench AI의 차이

항목	Geekbench 7	Geekbench AI
주요 목적	CPU·GPU 성능 평가	AI·머신러닝 성능 평가
주요 하드웨어	CPU, GPU	CPU, GPU, NPU
CPU 점수	싱글코어·멀티코어	AI 연산 정밀도별 점수
GPU 점수	GPU Compute	머신러닝 연산 성능
주요 테스트	압축, 미디어 처리, 물리 연산 등	이미지 인식, 추론, 번역 등
점수 비교	같은 Geekbench 버전끼리	같은 Geekbench AI 버전 및 조건끼리

이 때문에 Geekbench 7에서 GPU 점수가 높다고 해서 Geekbench AI에서도 반드시 동일한 순위가 나타나는 것은 아니다.^[6]

지원 플랫폼

Geekbench 7은 대표적으로 다음 운영체제를 지원한다.

운영체제	주요 기기
Windows	데스크톱, 노트북, Windows 기반 ARM 기기
macOS	MacBook, iMac, Mac mini, Mac Studio 등
Linux	Linux 기반 데스크톱과 워크스테이션
안드로이드	삼성 갤럭시, 구글 픽셀 등
iOS	iPhone, iPad

2026년 11월 기준 Geekbench 7의 주요 시스템 요구사항은 다음과 같다.

운영체제	최소 요구사항
Windows	Windows 11 이상, RAM 8GB
macOS	macOS 15 이상, RAM 8GB
Linux	Ubuntu 22.04 LTS 64비트 이상, RAM 4GB
Android	Android 12 이상, RAM 4GB
iOS	iOS 18 이상

위 내용은 Geekbench 7의 공식 다운로드 페이지를 기준으로 한다.

이전 운영체제를 사용하는 경우에는 Geekbench 6 또는 Geekbench 5 등의 구버전을 사용할 수 있다.

다만 구버전에서 얻은 점수는 최신 버전의 결과와 직접 비교할 수 없다.

사용 방법

CPU 측정

Geekbench의 일반적인 CPU 측정 과정은 다음과 같다.

공식 홈페이지에서 자신의 운영체제에 맞는 프로그램을 설치한다.
불필요한 백그라운드 프로그램을 종료한다.
기기의 전원 및 성능 설정을 확인한다.
CPU Benchmark를 실행한다.
테스트가 완료되면 싱글코어와 멀티코어 점수를 확인한다.
필요하면 Geekbench Browser에서 다른 기기의 결과와 비교한다.

스마트폰에서는 기기의 온도가 높거나 배터리 절약 모드가 활성화되어 있으면 결과가 달라질 수 있다.

노트북 역시 배터리로 작동할 때와 전원 어댑터를 연결했을 때의 성능이 다를 수 있다.

따라서 비교하려는 기기들의 테스트 조건을 최대한 동일하게 유지하는 것이 좋다.

GPU 측정

GPU 성능을 측정하려면 지원되는 Compute API를 선택해야 한다.

예를 들어 NVIDIA GPU를 사용하는 PC에서는 CUDA를 사용할 수 있으며, Apple 기기에서는 Metal을 사용할 수 있다.

다만 운영체제와 드라이버, API에 따라 지원 기능과 실행 결과가 달라질 수 있다.

특히 다른 API에서 측정한 점수를 비교할 때는 동일한 작업과 버전, 호환성 조건을 확인해야 한다.

정확한 결과를 얻는 방법

벤치마크는 실행할 때마다 약간씩 다른 점수가 나타날 수 있다.

대표적인 원인은 다음과 같다.

CPU 및 GPU 온도
냉각 성능
전력 제한
백그라운드 프로그램
배터리 절약 모드
운영체제의 작업 스케줄링
드라이버 및 소프트웨어 버전
벤치마크 실행 당시의 기기 상태

따라서 한 번의 측정값보다는 동일한 조건에서 여러 번 측정한 결과를 비교하는 것이 좋다.

특히 노트북과 스마트폰은 냉각장치와 전력 공급에 제약이 있기 때문에 이러한 요소가 더욱 중요할 수 있다.

장점

다양한 플랫폼 비교

Geekbench의 가장 큰 장점은 서로 다른 플랫폼을 비교할 수 있다는 것이다.

예를 들어 ARM 기반의 애플 실리콘과 x86 기반의 인텔·AMD 프로세서를 같은 주요 버전의 테스트로 측정할 수 있다.

또한 스마트폰과 노트북, 데스크톱의 CPU 성능을 동일한 기준에서 비교할 수 있다.

이 때문에 모바일 기기와 PC의 프로세서 성능을 소개하는 기사에서 자주 사용된다.

간단한 측정

복잡한 설정 없이 프로그램을 실행하는 것만으로 성능을 측정할 수 있다.

또한 결과가 싱글코어와 멀티코어 점수처럼 간결하게 표시되므로 일반 이용자도 쉽게 이해할 수 있다.

전문적인 하드웨어 지식이 없어도 자신의 기기가 다른 제품과 비교해 어느 정도의 성능을 기록하는지 확인할 수 있다.

온라인 데이터베이스

Geekbench Browser에는 다양한 기기의 결과가 축적되어 있다.

따라서 새로운 스마트폰이나 CPU가 등장하면 기존 기기와 비교할 수 있다.

특히 동일한 기기의 여러 측정값을 확인하면 특정한 결과가 일반적인 수준인지 판단하는 데 도움이 된다.

실제 응용작업 반영

Geekbench 7에서는 영상과 오디오 처리, 사진 편집, 게임 물리 연산 등 다양한 작업을 측정한다.

이는 단순한 정수와 부동소수점 계산만 수행하는 테스트보다 실제 응용프로그램에서 사용하는 연산을 폭넓게 반영하기 위한 것이다.

그러나 이러한 방식이 모든 실제 프로그램의 성능을 완벽하게 재현한다는 의미는 아니다.

단점 및 비판

짧은 테스트의 한계

Geekbench는 비교적 짧은 시간 안에 여러 작업의 성능을 측정하도록 설계되어 있다.

이 때문에 장시간 높은 부하가 지속되는 작업에서의 성능을 충분히 보여주지 못할 수 있다.

예를 들어 노트북이 벤치마크 초기에는 높은 성능을 기록하더라도 장시간 영상 렌더링을 하면 발열과 전력 제한으로 성능이 감소할 수 있다.

이러한 현상을 스로틀링(Throttling)이라고 한다.

따라서 긴 시간 동안 CPU나 GPU를 사용하는 작업의 성능을 비교하려면 별도의 지속 성능 테스트가 필요하다.

실제 게임 성능과의 차이

Geekbench는 GPU의 연산 성능을 측정하지만 게임의 그래픽 성능을 직접 측정하는 프로그램은 아니다.

실제 게임에서는 그래픽 엔진과 메모리 대역폭, 그래픽 드라이버 및 게임 자체의 최적화 등이 성능에 영향을 준다.

따라서 Geekbench GPU 점수가 더 높은 기기가 반드시 모든 게임에서 높은 FPS를 기록한다고 볼 수 없다.

게임 성능을 비교하려면 실제 게임 벤치마크나 3DMark 등의 결과도 참고하는 것이 좋다.

서로 다른 환경의 결과

Geekbench Browser에 등록된 결과는 여러 이용자가 서로 다른 환경에서 측정한 것이다.

따라서 동일한 프로세서라도 점수가 달라질 수 있다.

특히 데스크톱 CPU의 경우 오버클럭이나 전력 제한, 메모리 설정 등에 따라 결과가 달라질 수 있다.

스마트폰 역시 배터리 상태와 발열, 운영체제 버전 및 제조사의 성능 제어 정책 등이 영향을 준다.

따라서 인터넷에 올라온 가장 높은 점수 하나를 해당 기기의 일반적인 성능이라고 단정해서는 안 된다.

벤치마크 최적화 논란

일부 하드웨어 제조사는 특정 벤치마크 프로그램에서 높은 점수를 얻도록 성능을 조정했다는 의혹을 받아 왔다.

이러한 문제는 Geekbench뿐 아니라 여러 벤치마크 프로그램에서 발생할 수 있다.

특히 특정한 벤치마크 실행을 감지하여 일반적인 앱과 다른 성능 모드로 작동하도록 한다면 실제 사용 성능을 정확하게 반영하지 못할 수 있다.

과거에도 일부 스마트폰 제조사의 벤치마크 전용 성능 조정과 관련된 논란이 있었다.

따라서 벤치마크 결과의 신뢰성을 평가할 때는 프로그램의 측정방식뿐 아니라 기기가 테스트를 수행하는 조건도 고려해야 한다.

종합 점수의 한계

Geekbench는 여러 종류의 작업을 하나의 종합 점수로 표현한다.

그러나 서로 다른 프로그램은 CPU의 다양한 기능을 서로 다른 비율로 사용한다.

예를 들어 웹브라우저와 영상편집 프로그램, 데이터베이스 및 3D 렌더링 프로그램의 작업 특성은 서로 다르다.

따라서 종합 점수가 높은 CPU가 모든 프로그램에서 반드시 빠르다고 판단해서는 안 된다.

특정한 작업이 중요한 경우에는 해당 작업과 유사한 세부 벤치마크를 확인하는 것이 좋다.

2026년 인텔 BOT 논란

개요

2026년 3월에는 인텔의 Binary Optimization Tool(BOT)을 둘러싼 논란이 발생했다.

BOT는 프로그램의 기계어 명령어를 수정하여 특정한 실행 작업의 성능을 높이도록 설계된 도구다.

문제가 된 것은 이 도구가 일부 프로그램에만 적용되며 Geekbench 6도 지원 대상에 포함되어 있었다는 점이다.

Primate Labs는 BOT를 활성화하면 일부 Geekbench 6의 개별 테스트 점수가 최대 40%, 전체 점수가 최대 8% 증가할 수 있다고 설명했다.

그러나 이러한 최적화가 다른 일반적인 프로그램에도 동일하게 적용되는지는 명확하지 않았다.

따라서 BOT를 적용한 결과와 적용하지 않은 결과를 직접 비교하는 것이 공정한지에 대한 문제가 제기되었다.

개발사의 대응

Primate Labs는 2026년 3월 24일 공식 블로그에서 이러한 문제를 설명했다.

이어 Geekbench 6.7에서는 BOT 사용 여부를 감지하고 관련 결과를 유효하지 않은 것으로 표시하는 기능이 도입되었다.

이는 특정한 도구로 실행파일을 변경한 결과가 일반적인 벤치마크 결과와 혼합되는 것을 막기 위한 조치였다.

이 사건은 단순히 벤치마크의 숫자가 높다는 사실보다 어떤 조건과 소프트웨어 환경에서 그 숫자가 측정되었는지가 중요하다는 점을 보여준다.^[7]

다른 벤치마크와의 비교

AnTuTu

AnTuTu 문서를 참고하십시오.

AnTuTu는 주로 스마트폰과 태블릿의 성능을 평가하는 벤치마크 프로그램이다.

CPU뿐 아니라 GPU와 메모리, 저장장치 및 사용자 경험 관련 요소를 종합하여 점수를 제공한다.

반면 Geekbench는 CPU와 GPU의 연산 성능을 별도로 측정하는 데 초점을 맞춘다.

따라서 AnTuTu의 종합 점수와 Geekbench의 CPU 점수는 직접 비교할 수 없다.

3DMark

3DMark 문서를 참고하십시오.

3DMark는 GPU와 게임 그래픽 성능을 평가하는 대표적인 벤치마크 프로그램이다.

게임 엔진과 유사한 그래픽 작업을 수행하여 그래픽카드의 성능을 측정한다.

Geekbench의 GPU 벤치마크는 머신러닝과 이미지 처리 등의 연산에 초점을 맞춘다.

따라서 실제 게임 성능을 비교하려는 경우 3DMark와 실제 게임 테스트가 더 직접적인 참고자료가 될 수 있다.

Cinebench

Cinebench 문서를 참고하십시오.

Cinebench는 맥슨(Maxon)이 개발하는 CPU 및 GPU 관련 벤치마크 프로그램이다.

주로 3D 렌더링 작업을 기반으로 성능을 측정한다.

Geekbench가 다양한 종류의 짧은 작업을 종합하여 측정하는 반면 Cinebench는 렌더링이라는 특정한 작업의 처리 성능을 평가한다.

따라서 두 프로그램에서 측정한 결과가 반드시 동일한 순위로 나타나는 것은 아니다.

PassMark

PassMark 문서를 참고하십시오.

PassMark는 CPU와 GPU, 메모리, 저장장치 등의 성능을 측정하는 벤치마크 소프트웨어를 제공한다.

특히 CPU Mark와 같은 점수를 통해 여러 프로세서의 성능을 비교할 수 있다.

다만 테스트의 구성과 점수 체계가 Geekbench와 다르므로 서로의 점수를 직접 비교하는 것은 적절하지 않다.

사용 분야

스마트폰 성능 비교

Geekbench는 스마트폰의 성능을 소개하는 데 널리 사용된다.

특히 아이폰과 갤럭시의 새로운 모델이 출시되면 싱글코어 및 멀티코어 점수가 비교되는 경우가 많다.

이는 서로 다른 운영체제를 사용하는 스마트폰의 CPU 성능을 동일한 주요 버전에서 비교할 수 있기 때문이다.

다만 실제 사용환경에서는 배터리와 발열, 운영체제 최적화 및 메모리 용량 등이 중요한 영향을 미친다.

따라서 Geekbench 점수만으로 스마트폰 전체의 사용 경험을 판단하는 것은 부정확하다.

노트북 성능 비교

노트북에서는 CPU 성능뿐 아니라 전력과 냉각 시스템이 중요하다.

동일한 CPU를 장착한 노트북이라도 제조사가 설정한 전력 제한과 냉각장치의 성능에 따라 Geekbench 점수가 달라질 수 있다.

특히 얇고 가벼운 노트북과 고성능 게이밍 노트북은 설계 목적이 다르다.

따라서 두 제품을 비교할 때는 CPU 점수뿐 아니라 지속 성능과 발열, 소음 및 배터리 사용시간도 고려해야 한다.

하드웨어 개발

CPU와 SoC 제조사에서는 새로운 제품의 성능을 평가하기 위한 여러 도구 가운데 하나로 Geekbench를 사용할 수 있다.

특히 새로운 프로세서 아키텍처의 성능을 기존 제품과 비교하는 데 활용할 수 있다.

또한 운영체제와 컴파일러, 메모리 시스템 등의 변경이 성능에 어떤 영향을 주는지 분석하는 데에도 사용할 수 있다.

그러나 하드웨어의 개발과 검증에는 Geekbench 외에도 다양한 전문적인 벤치마크와 실제 응용프로그램 테스트가 필요하다.

일반 이용자

일반 이용자들은 자신의 컴퓨터나 스마트폰이 정상적인 성능을 기록하고 있는지 확인할 때 Geekbench를 사용한다.

예를 들어 동일한 모델의 평균적인 결과보다 점수가 크게 낮다면 발열과 전원 설정, 백그라운드 프로그램 등의 문제를 확인할 수 있다.

다만 점수가 조금 낮다는 이유만으로 하드웨어에 결함이 있다고 판단할 수는 없다.

무료 및 유료 버전

2026년 기준 Geekbench 7은 개인 이용자를 위한 무료 버전과 전문가 및 기업용 유료 버전으로 제공된다.

항목	Geekbench 7 무료 버전	Geekbench 7 Pro
CPU 벤치마크	지원	지원
GPU 벤치마크	지원	지원
Geekbench Browser	지원	지원
오프라인 결과 관리	제한	지원
테스트 자동화	제한	지원
독립 실행 모드	제한	지원
상업적 사용 라이선스	미포함	포함

Geekbench 7 Pro는 자동화된 테스트와 오프라인 결과 관리 등 전문적인 기능을 제공한다.

또한 기업과 기관을 대상으로 별도의 라이선스도 판매한다.

따라서 개인적으로 자신의 컴퓨터를 측정하는 경우와 업무용으로 대규모 하드웨어를 테스트하는 경우에는 필요한 버전이 달라질 수 있다.^[8]

자주 하는 질문

Geekbench 점수가 높으면 무조건 좋은 컴퓨터인가?

그렇지는 않다.

Geekbench 점수는 CPU와 GPU의 특정 작업 성능을 보여주는 지표다.

실제 사용에서는 메모리와 저장장치, 냉각 성능 및 운영체제 최적화 등 다른 요소도 중요하다.

Geekbench 6과 7은 점수를 비교할 수 있는가?

직접 비교할 수 없다.

두 버전은 테스트 구성과 점수 체계가 다르다.

같은 기기를 측정하더라도 서로 다른 점수가 나타날 수 있다.

싱글코어와 멀티코어 가운데 무엇이 중요한가?

사용하는 프로그램에 따라 다르다.

싱글스레드 성능이 중요한 작업에서는 싱글코어 점수가 중요하며, 여러 코어를 활용할 수 있는 작업에서는 멀티코어 점수가 중요하다.

실제 프로그램은 두 가지 요소를 함께 활용하는 경우가 많다.

아이폰과 갤럭시를 비교할 수 있는가?

가능하다.

Geekbench는 서로 다른 운영체제와 프로세서 아키텍처를 비교하도록 설계되었다.

다만 같은 주요 버전과 호환되는 테스트 조건에서 측정한 결과를 사용해야 한다.

또한 CPU 점수 차이가 실제 앱의 사용 경험 차이와 정확히 일치하는 것은 아니다.

Geekbench GPU 점수가 게임 성능을 의미하는가?

직접적으로 의미하지 않는다.

Geekbench GPU 테스트는 머신러닝과 이미지 처리 등 Compute 작업의 성능을 측정한다.

실제 게임의 프레임을 확인하려면 게임 벤치마크를 함께 참고해야 한다.

Geekbench AI 점수는 무엇인가?

인공지능 및 머신러닝 작업의 처리 성능을 측정한 결과다.

CPU와 GPU뿐 아니라 NPU도 측정할 수 있으며, 연산 정밀도에 따라 세 종류의 점수를 제공한다.

여담

국내에서는 긱벤치라고 부르며, 스마트폰과 CPU의 성능 비교에서 자주 등장한다.
다른 벤치마크 프로그램보다 측정이 간단하고 결과가 숫자로 표시되기 때문에 일반 이용자들에게도 널리 알려져 있다.
서로 다른 운영체제와 프로세서 아키텍처를 비교할 수 있다는 점이 특징이다.
아이폰과 갤럭시의 신제품이 출시되면 Geekbench 점수가 인터넷 커뮤니티에 올라오는 경우가 많다.
2026년 7월에는 Geekbench 7이 출시되었으며, 9월에는 7.1 버전이 공개되었다.
Geekbench 7은 영상회의와 음성·영상 처리, 머신러닝 및 게임 물리 연산 등 현대적인 작업을 추가했다.
Geekbench 7.1의 CPU 점수는 7.0과 비교할 수 있지만 GPU 점수는 완전히 호환되지 않는다.
Geekbench 6과 7의 점수는 서로 직접 비교해서는 안 된다. 같은 기기의 점수가 달라졌다고 해서 그 사이에 실제 성능이 동일한 비율로 변한 것은 아니다.
Geekbench 7의 CPU 싱글코어 점수는 AMD Ryzen 7 7700의 2,500점을 기준으로 보정된다.
GPU 점수는 NVIDIA GeForce RTX 4060의 100,000점을 기준으로 보정된다.
점수가 높다고 해서 게임의 FPS가 반드시 높은 것은 아니다. 게임은 그래픽 엔진과 드라이버, 메모리 및 다른 하드웨어 요소의 영향을 받기 때문이다.
같은 CPU를 장착한 노트북이라도 냉각장치와 전력 설정에 따라 점수가 달라질 수 있다.
스마트폰에서 Geekbench를 실행할 때 발열이 심하거나 배터리 절약 모드가 켜져 있으면 점수가 낮아질 수 있다.
개발사에서는 Geekbench Browser라는 온라인 데이터베이스를 운영한다.
Geekbench Browser에 공개된 점수는 실제 이용자들이 업로드한 결과이므로 모두 동일한 실험실 환경에서 측정된 것은 아니다.
Geekbench AI는 기존 Geekbench와 별도의 프로그램으로, 인공지능 작업의 성능을 측정한다.
2026년 3월에는 인텔의 Binary Optimization Tool이 Geekbench 6의 일부 점수를 증가시키는 문제로 논란이 발생했다.
Primate Labs는 해당 도구를 이용한 결과의 비교 가능성에 문제를 제기하고 Geekbench 6.7에서 관련 감지 기능을 추가했다.
Geekbench 7의 개인용 버전은 무료로 제공되지만 전문가용 자동화 및 오프라인 관리 기능 등은 유료 버전에서 제공된다.
Geekbench는 CPU의 성능을 비교하는 데 유용하지만 실제로 어떤 작업을 얼마나 빠르게 처리하는지를 판단하려면 사용하는 프로그램의 벤치마크도 함께 확인하는 것이 좋다.
점수가 몇십 점만 차이 나도 인터넷에서는 어느 프로세서가 더 뛰어난지를 두고 싸움이 벌어지는 경우가 있다. 그러나 실제로는 측정 오차와 발열, 테스트 조건 등의 차이일 수도 있다.
결국 벤치마크는 하드웨어의 성능을 이해하기 위한 도구일 뿐, 숫자가 높다는 이유만으로 모든 면에서 더 좋은 기기라고 단정할 수는 없다.

각주

외부 링크

[1] Primate Labs, 「Geekbench 7」, 2026년 7월 23일.

[2] Primate Labs, 「Geekbench 7.1」, 2026년 9월 22일.

[3] Primate Labs, 「Geekbench 5」, 2019년 9월 3일.

[4] Primate Labs, 「Geekbench 6」, 2023년 2월 14일.

[5] Geekbench 공식 다운로드 페이지, Geekbench 7 기준 점수 설명.

[6] Primate Labs, Geekbench AI 공식 소개.

[7] Primate Labs, 「Geekbench 6 and Intel's Binary Optimization Tool」, 2026년 3월 24일.

[8] Geekbench 7 공식 에디션별 기능 비교.

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