Appleのリークにより、同じA18チップを搭載した4つのiPhone 16モデルが確認される
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Appleのリークにより、同じA18チップを搭載した4つのiPhone 16モデルが確認される

 Appleのリークにより、同じA18チップを搭載した4つのiPhone 16モデルが確認される

Nicol√°s Alvarez によって Apple のバックエンドで発見され、 と共有されたコードは、Apple が今年 4 つの iPhone 16 モデルをリリースする計画を裏付けており、すべてのデバイスに同じ A シリーズ チップが搭載されることを示しています。既存の iPhone に関連付けられておらず、Apple が主力デバイスに使用している番号付けスキームを持つ新しいモデル番号についての言及もあります。

 Appleのリークにより、同じA18チップを搭載した4つのiPhone 16モデルが確認される

iPhone 16 カメラ菱形 2

コードには次の iPhone 識別子が含まれています。

  • iPhone17,1
  • iPhone17,2
  • iPhone17,3
  • iPhone17,4
  • iPhone17,5
 Appleのリークにより、同じA18チップを搭載した4つのiPhone 16モデルが確認される

5 つはすべて同じ番号で始まり、Apple がそれらに同じチップを使用する予定であることを示唆しています。異なるチップを搭載した iPhone 15 モデルでは、内部識別子に別の番号が付けられます。

  • iPhone 15 – iPhone 15,4
  • iPhone 15‌ Plus – iPhone 15‌,5
  • iPhone 15 Pro – ‌iPhone 16‌,1
  • iPhone 15 Pro Max – iPhone 16,2

iPhone 15 モデルには、 iPhone 14 Pro モデルで初めて使用された A16 Bionic チップが搭載されており、対応するモデル番号は iPhone 14 Pro の場合は iPhone 15‌,2、iPhone 15 Pro‌ Max の場合は iPhone 15‌,3 になります。 iPhone 15 Pro と Pro Max には A17 Pro チップが搭載されているため、16,x 識別子が付けられます。

Apple の iPhone は通常、識別子をチップに結び付けます。 A16 チップを搭載したすべてのものには 15 で始まる識別子があり、A15 チップを搭載した以前のデバイスにはすべて 14 で始まる識別子がありました。13,x 識別子 (A14) と 12,x 識別子 (A13) にも同じことが当てはまります。 )。

 Appleのリークにより、同じA18チップを搭載した4つのiPhone 16モデルが確認される

したがって、Appleが長年使用してきた識別番号付けスキームに固執する場合、4つの「iPhone 16」モデルすべてに同じチップが搭載されることになり、これは 噂や以前のリークと一致します 。これらのデバイスがチップを共有するという噂はいくつか聞いており、 3 月の以前のコード漏洩で も識別子が共有されていることが確認されました。

モデル番号は 5 つリストされていますが、今後の「iPhone 16」ラインナップに関連すると思われるのは 4 つだけであることに注意してください。 5 番目のデバイスは将来の iPhone SE である可能性がありますが、現時点ではそのデバイスが何であるかを判断する方法はありません。

iPhone 16 の 4 つのモデルすべてに新しい A18 チップが使用されると予想されますが、Apple は標準モデルと Pro モデルを区別し、チップに A18 と A18 Pro という別々の名前を付けることもできます。 Apple は、「iPhone 16」モデルにはより少ない数の GPU コア (ビン化または無効化) を備えた A18 チップを使用し、 iPhone 16 Pro ラインナップではより優れた GPU を備えたチップを節約することができます。

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iOS 18 でデビューする予定の Apple Intelligence 機能により、4 つの iPhone 16 モデルすべてと将来の iPhone SE がすべて同じ A18 チップを搭載するのは理にかなっています。 Apple Intelligence は、デバイス上で AI 機能を実行するための高性能チップを必要とします。現時点では、「iPhone 15 Pro」と「Pro Max」のみが Apple Intelligence を使用でき、Apple はおそらく将来のすべてのデバイスが機械学習と人工知能のタスクに必要な能力を備えていることを確認したいと考えています。

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