क्या iPhone 13 Pro Max को ios 15.7 पर अपडेट किया जाना चाहिए?
जैसा कि हम सभी जानते हैं, Apple मोबाइल फोन पर स्थापित iOS सिस्टम उद्योग में बिल्कुल प्रथम श्रेणी का अनुभव है, iOS 15 में नवीनतम सिस्टम संस्करण के रूप में, iOS 15.7 को लंबी अवधि के बाद लॉन्च होने के बाद स्वाभाविक रूप से कई Apple प्रशंसकों द्वारा मान्यता दी गई है। अनुकूलन और पॉलिशिंग का, तो क्या सिस्टम का उपयोग करते समय iPhone 13 Pro Max को ios 15.7 में अपग्रेड किया जाना चाहिए?
क्या iPhone 13 Pro Max को ios 15.7 में अपडेट किया जाना चाहिए?
आप ios 15.7 में अपडेट कर सकते हैं, लेकिन इसे सीधे ios 16 में अपग्रेड करने की अनुशंसा की जाती है। कॉन्फ़िगरेशन बिल्कुल भी कोई समस्या नहीं है।
अपग्रेड हाइलाइट्स
बैटरी जीवन
सुबह-सुबह iOS15.7 में अपग्रेड करने के बाद iPhone 13 Pro Max को 5 घंटे के लिए सिम्युलेटेड स्टैंडबाय पर रखा गया था, और बिजली की खपत केवल 1% थी, पिछले iOS15.6.1 ने भी 5 घंटे के लिए स्टैंडबाय में 2% बिजली की खपत की थी , जो वास्तव में अधिक बिजली बचाता है।इसके अलावा, सुबह यात्रा करते समय, मैंने पाया कि टिकटॉक की बिजली खपत ios15.6.1 की तुलना में कम है, जिसका अर्थ है कि कुल बैटरी जीवन प्रदर्शन ios15.6.1 से अधिक होगा, मैंने वर्तमान में कुल बैटरी जीवन का परीक्षण नहीं किया है गहराई से। मैं बाद में इसका परीक्षण करूंगा जब मेरे पास समय होगा। आप ध्यान देना जारी रख सकते हैं।
बुखार
IOS15.6.1 में दैनिक उपयोग के दौरान iPhone 13 प्रो मैक्स बहुत गर्म नहीं हुआ, लेकिन गेम खेलते समय गर्मी अधिक स्पष्ट थी, मैंने आज सुबह यात्रा करते समय ऑनर ऑफ किंग्स की कोशिश की, और जब मैं इसे पकड़ रहा था तो शरीर की गर्मी अधिक थी वास्तव में ios15.6.1 से अधिक था।
संकेत पहलू
आईओएस15.6.1 के कुछ विशेष परिदृश्यों में आईफोन 13 प्रो मैक्स का सिग्नल 1 बार तक कम हो जाएगा, जैसे शॉपिंग मॉल बेसमेंट, ट्रेन स्टेशन, बस स्टेशन और उच्च ट्रैफिक वाले व्यावसायिक जिले, आईओएस15.7 में अपग्रेड करने के बाद इन विशेष परिदृश्यों में 2-3 ग्रिड पर स्थिर किया जा सकता है।
उपरोक्त विशिष्ट सामग्री है कि क्या iPhone 13 Pro Max को ios 15.7 में अपग्रेड किया जाना चाहिए। ios 15.7 के नवीनतम संस्करण के रूप में, यह न केवल उपयोग में अधिक बिजली बचाता है, बल्कि iOS 15.6 के आधिकारिक संस्करण से थोड़ा बेहतर भी है। प्रवाह, सिग्नल और गर्मी उत्पादन के मामले में, कुछ के लिए कोई नकारात्मक अनुकूलन नहीं है, और उसी मॉडल को आत्मविश्वास के साथ उन्नत किया जा सकता है।
