Motorola Signature 27 обошёл Galaxy S26 Ultra, iPhone 18 Pro и Oppo Find X9 Ultra по качеству съёмки и занял второе место в рейтинге DxOMark
Источник изображения: Motorola
Эксперты DxOMark уже оценили камеру смартфона Motorola Signature 27 — модели, представленной сегодня. Устройство набрало 173 балла и заняло второе место в общем рейтинге. Выше оказался лишь Huawei Pura 80 Ultra с результатом 175 баллов. Motorola обошла iPhone 18 Pro, Oppo Find X9 Ultra, Xiaomi 17 Ultra, Samsung Galaxy S26 Ultra и другие флагманские камерофоны.
За фото- и видеосъёмку смартфон получил одинаковые оценки — по 173 балла. Специалисты отметили стабильную работу камер при различном освещении, естественную передачу оттенков кожи и высокое качество портретов. На групповых снимках устройству удаётся одновременно сохранять резкость на нескольких лицах.
К преимуществам также отнесли качественную съёмку с трёхкратным увеличением на средних расстояниях и хорошие результаты при недостатке света. В таких условиях снимки отличаются корректной экспозицией и естественными цветами. Отдельной похвалы экспертов DxOMark удостоилась ночная видеосъёмка.
Однако без недостатков не обошлось. При сильном увеличении камера уступает моделям с более совершенными телеобъективами: удалённые объекты выглядят менее чёткими. В очень тёмных сценах порой теряются мелкие детали и снижается точность цветопередачи. Кроме того, при слабом освещении движущиеся объекты могут получаться размытыми как на фотографиях, так и в видеороликах.
Источник: iXBT
Motorola представила суперфлагман Signature 27: аккумулятор на 7000 мА·ч, камера на 200 Мп, яркий Tandem OLED-экран, IP69, Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 и 7 лет обновлений за 1600 долларов
Распаковка ZX Spectrum Next Issue 3 для новичков
«Бюро 1440» готовит 374 спутника «Рассвет-4» для российского аналога Starlink
Gemini зациклился: Android Auto снова и снова уточняет, кому звонить
От Балтики до Тихого океана: сеть 5G «Билайна» заработала еще в 13 городах
Чтение и аудиокниги в одной подписке: «Литрес» стал частью «СберПрайма»
Intel, прощай?
Рекурсивное самоулучшение ассистента: дообучение нейросети с помощью LoRA