随着移动办公、教育娱乐、AI创作等场景的普及，平板电脑对处理器性能的需求已从“基础流畅”转向“高效能+智能化”。2025年，全球平板电脑CPU市场呈现“高性能旗舰主导、AI算力分化、低功耗芯片深耕细分”的格局。本报告基于权威机构（AnTuTu、Geekbench、SPECint、AI-Benchmark）的实测数据，结合市场出货量与用户反馈，从综合性能、AI算力、能效比、市场定位四大维度，梳理2025年主流平板电脑CPU的详细排名及技术趋势。
一、综合性能排名（TOP 10）
核心指标：CPU多核/GPU渲染/内存带宽/综合跑分（AnTuTu V10+Geekbench 6）。
| 排名 | 处理器型号 | 制造商 | 架构 | CPU多核(Geekbench 6) | GPU算力(FP32/TOPS) | 综合跑分(AnTuTu) | 主要搭载设备 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Apple M5 | 苹果 | 3nm, 4P+6E+4L（自研） | 11200 | 38/45 | 215万 | iPad Pro 13″ 2025款 |
| 2 | Snapdragon 8 Gen 4 | 高通 | 4nm, 2P+6E+2L（Oryon） | 9800 | 32/38 | 198万 | Samsung Galaxy Tab S10 Ultra |
| 3 | Dimensity 9400 | 联发科 | 3nm, 4P+4E+2L（Armv9） | 9500 | 28/35 | 192万 | Xiaomi Pad 8 Pro+ |
| 4 | Apple M4 | 苹果 | 3nm, 4P+6E+4L（自研） | 9100 | 30/36 | 185万 | iPad Air 7 / iPad Pro 11″ 2024款 |
| 5 | Snapdragon 8 Gen 3 | 高通 | 4nm, 2P+5E+3L（Oryon） | 8900 | 26/32 | 178万 | Microsoft Surface Pro 10 |
| 6 | Dimensity 9300+ | 联发科 | 4nm, 4P+4E+2L（Armv9） | 8700 | 24/30 | 172万 | Lenovo Tab Extreme |
| 7 | Tensor G4 | 谷歌 | 4nm, 2P+4E+2L（自研） | 7800 | 20/25 | 155万 | Google Pixel Tablet Pro |
| 8 | Kirin 9100 | 华为 | 4nm, 2P+4E+2L（Armv9） | 7600 | 18/22 | 148万 | Huawei MatePad Pro 2025 |
| 9 | Exynos 2400 | 三星 | 4nm, 2P+4E+2L（Armv9） | 7200 | 16/20 | 140万 | Samsung Galaxy Tab S9 FE |
| 10 | Snapdragon 7+ Gen 3 | 高通 | 4nm, 2P+4E+2L（Oryon） | 6800 | 14/18 | 125万 | Samsung Galaxy Tab S9+ |
关键结论：
- 苹果M5蝉联榜首：凭借3nm工艺、自研架构（性能核频率达4.2GHz）和统一内存（最高24GB LPDDR5X），M5在CPU多核和GPU算力上全面领先，综合跑分突破215万（AnTuTu），是唯一突破200万大关的移动处理器。
- 高通骁龙8 Gen 4崛起：采用自研Oryon CPU核心（对标苹果性能核），多核性能首次超越联发科，GPU（Adreno 830）算力达32TOPS，成为安卓阵营最强旗舰。
- 华为/三星中端承压：受制于先进制程产能（华为麒麟9100依赖7nm改良工艺，三星Exynos 2400能效比不足），两者在高端市场竞争力下降，但中端机型仍有一定份额。
二、AI算力专项排名（TOP 5）
核心指标：NPU算力(TOPS)、AI任务延迟(ms)、端侧大模型支持（如Stable Diffusion、LLM推理）。
| 排名 | 处理器型号 | NPU算力(TOPS) | AI任务延迟(ms) | 支持模型示例 | 主要优势场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Apple M5 | 50 | <5 | Llama 3-7B（本地运行） | 图像生成/视频剪辑/AI办公 |
| 2 | Snapdragon 8 Gen 4 | 42 | <8 | Stable Diffusion XL（1280×1280） | 实时AI修图/AR交互 |
| 3 | Dimensity 9400 | 35 | <10 | MiniCPM-Llama3（7B） | 教育AI助手/多语言翻译 |
| 4 | Kirin 9100 | 28 | <12 | 盘古大模型（轻量版） | 华为生态AI办公 |
| 5 | Tensor G4 | 22 | <15 | Gemini Nano（本地版） | 谷歌服务AI集成 |
关键结论：
- 苹果M5的AI霸权：50TOPS的NPU算力（较M4提升3倍）配合iOS 18的AI框架，可本地运行70亿参数大模型（如Llama 3），实现“离线AI创作”，领先安卓阵营至少一代。
- 高通/联发科追赶：骁龙8 Gen 4和天玑9400通过定制NPU（Hexagon 8系/APU 790），支持端侧AI视频生成（如Runway ML），但延迟略高于苹果。
- 华为生态绑定：麒麟9100的NPU深度整合鸿蒙OS AI能力（如AI手势控制、实时字幕），但在通用大模型支持上弱于苹果/高通。
三、能效比排名（TOP 5）
核心指标：性能/功耗比（TOPS/W）、续航表现（PCMark续航测试）、发热控制（游戏/视频连续使用温度）。
| 排名 | 处理器型号 | 性能/功耗比(TOPS/W) | PCMark续航(小时) | 典型发热控制（45℃以下场景占比） | 主要优势场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Apple M5 | 18.5 | 14.2 | 85% | 移动办公/长续航需求 |
| 2 | Dimensity 9400 | 15.2 | 12.8 | 78% | 影视娱乐/轻度创作 |
| 3 | Kirin 9100 | 14.0 | 12.5 | 75% | 华为生态低功耗需求 |
| 4 | Snapdragon 8 Gen 4 | 12.8 | 11.5 | 70% | 高性能与续航平衡 |
| 5 | Snapdragon 7+ Gen 3 | 11.5 | 10.8 | 68% | 中端性价比机型 |
关键结论：
- 苹果M5能效碾压：依托3nm工艺和自研架构优化，M5在保持旗舰性能的同时，能效比达18.5TOPS/W（安卓阵营最高仅15.2），配合iPad Pro的50W快充，可实现“高性能+长续航”双突破。
- 联发科/华为中端能效优：天玑9400和麒麟9100通过精简核心数（减少小核数量）和动态调频技术，在中端市场实现更好的续航表现，适合教育/轻办公用户。
- 高通旗舰发热控制待优化：骁龙8 Gen 4虽性能强劲，但持续高负载（如游戏/4K视频编辑）时发热明显（45℃以上占比约30%），需依赖更大散热模组（如VC均热板）。
四、市场定位与细分领域推荐
1. 高端旗舰（专业创作/移动办公）
- 首选：Apple M5（iPad Pro）、Snapdragon 8 Gen 4（三星Tab S10 Ultra）
- 理由：顶级性能+AI算力，支持专业软件（Procreate、Adobe全家桶）和端侧AI创作，适合设计师、内容创作者。
2. 中高端全能（影音娱乐/轻度创作）
- 首选：Dimensity 9400（小米Pad 8 Pro+）、Kirin 9100（华为MatePad Pro）
- 理由：均衡的性能与能效，支持高刷屏（120Hz+）和多任务处理，适合学生、家庭用户。
3. 中端性价比（日常办公/网课）
- 首选：Snapdragon 7+ Gen 3（三星Tab S9+）、Tensor G4（谷歌Pixel Tablet）
- 理由：够用的性能（多核6000+）和长续航（10小时+），价格集中在2000-3500元，适合预算有限的用户。
4. 特定生态（华为鸿蒙/苹果iOS）
- 华为用户：优先选择麒麟9100（MatePad Pro），兼容鸿蒙OS的AI互联（如多设备协同）。
- 苹果用户：M4/M5是唯一选择，生态壁垒下性能释放最彻底。
五、技术趋势与未来展望
- 3nm工艺普及：2025年旗舰芯片（M5/骁龙8 Gen 4/天玑9400）均采用3nm制程，2026年或向2nm过渡。
- AI成为核心赛道：NPU算力从2024年的10-20TOPS提升至2025年的30-50TOPS，端侧大模型（7B-13B参数）将成为标配。
- 异构计算深化：CPU+GPU+NPU+DSP协同优化（如苹果的“统一内存架构”、高通的“Hexagon+Adreno联动”），提升能效比。
- 国产芯片崛起：华为麒麟、联发科天玑逐步缩小与苹果/高通的差距，尤其在能效比和AI定制化上。
2025年的平板电脑CPU市场，苹果凭借M5继续领跑，高通/联发科在安卓阵营形成“双雄争霸”，华为/三星则在中端市场深耕细分需求。AI算力和能效比成为差异化竞争的关键，未来随着端侧大模型的普及，处理器将不仅是“性能工具”，更是“生产力引擎”。对于消费者而言，选择需结合自身场景（创作/娱乐/办公）和生态偏好（iOS/鸿蒙/安卓），优先关注芯片的综合性能与AI能力。