apiMind против Google Meet и Jitsi: независимый бенчмарк-анализ 2024 ​

Прозрачность и честность — наш подход к развитию

Мы верим, что реальный прогресс достигается через открытое сравнение с лучшими решениями на рынке. Именно поэтому мы заказали независимое тестирование в TestDevLab — компании с 10-летним опытом и 500 специалистами, которые тестируют продукты, используемые 4,5 миллиардами людей по всему миру.

Ключевые преимущества apiMind ​

Превосходная производительность в условиях джиттера/задержки ​

Когда сети испытывают высокий джиттер и задержки, apiMind демонстрирует заметные преимущества:

• Поддерживает функциональное видео, когда Google Meet падает до 0,24 FPS, а Jitsi полностью отключает видео
• На 165% лучше FPS, чем у Jitsi в условиях высокого джиттера/задержки
• Лучшая непрерывность видео по сравнению с конкурентами в сценариях, критичных к времени

Это критически важно для пользователей с нестабильными соединениями или тех, кто работает через VPN и из удаленных локаций.

Надежная обработка потери пакетов ​

В сценариях потери пакетов (часто встречается в Wi-Fi сетях):

• На 48% лучше FPS, чем у Jitsi
• На 33% лучше качество видео (VMAF), чем у Jitsi
• Сопоставимая производительность с Google Meet с минимальными зависаниями

Оптимизированное использование сети ​

apiMind демонстрирует:

• Более высокий битрейт получателя в неограниченных сетях (оптимизировано для качества при наличии пропускной способности)
• Эффективные стратегии адаптации в ограниченных средах
• Сбалансированное распределение ресурсов между аудио и видео

Области для улучшения: мы открыты ​

Мы открыто признаем области, которые требуют доработки:

1. Адаптация к низкой пропускной способности (200kbps) — В настоящее время наблюдаются пропадания звука и снижение FPS до ~5 FPS (Google Meet поддерживает ~17 FPS)
2. Восстановление качества после улучшения сети — Система не всегда возвращается к исходному качеству (50% успешных восстановлений в тестах)
3. Базовые задержки — Более высокие задержки аудио/видео по сравнению с конкурентами в оптимальных условиях

Прогресс год к году: измеримые улучшения ​

По сравнению с результатами 2023 года мы достигли:

• Лучшей стабильности при потере пакетов
• Улучшенного качества видео при 20% потере пакетов
• Сниженной базовой задержки аудио
• Более стабильного поддержания частоты кадров

Почему это важно для наших пользователей ​

Для корпоративных клиентов ​

• Устойчивость в сложных условиях: Поддерживает качество соединения при нестабильной синхронизации сети
• Предсказуемая производительность: Стабильное поведение в различных сетевых сценариях

Для образования ​

• Обработка нестабильности сети: Лучшая производительность при джиттере/задержках, характерных для корпоративных сетей
• Поддержание соединения: Сохраняет видео активным, когда другие могут отключиться

Для удаленных команд ​

• Совместимость с VPN: Превосходная обработка задержек, вносимых защищенными соединениями
• Международные звонки: Лучшая производительность при дальних соединениях с естественными задержками

Контекст производительности в реальных условиях ​

Наши приоритеты оптимизации отражают реальные модели использования:

• apiMind превосходно работает при нестабильном сетевом соединении (джиттер/задержки)
• Google Meet показывает лучшую производительность при стабильных высокоскоростных соединениях
• Jitsi предлагает гибкость открытого исходного кода, но может отключать видео при нагрузке

Каждая платформа имеет свои преимущества — мы фокусируемся на поддержании связи при непредсказуемых сетевых условиях.

Наша дорожная карта разработки ​

Мы активно работаем над:

1. Улучшенная адаптация пропускной способности — Улучшенная приоритизация аудио и управление частотой кадров при низкой пропускной способности
2. Динамическое восстановление качества — Более быстрое восстановление до оптимального качества при улучшении сетевых условий
3. Оптимизация задержки — Снижение базовых задержек при сохранении стабильности

Убедитесь в разнице сами ​

Данные рассказывают историю, но ваш собственный опыт пишет финальную главу:

• Download the full test report - 2024 (90 страниц подробных метрик)
• Download the full test report - 2023 (85 страниц подробных метрик)

Заключение ​

Независимое тестирование предоставляет ценную информацию о производительности в реальных условиях. apiMind демонстрирует высокую производительность в сложных условиях сетевого тайминга и конкурентоспособную обработку потери пакетов, в то время как мы продолжаем улучшать механизмы адаптации пропускной способности и восстановления.

Мы привержены прозрачности как в отношении наших сильных сторон, так и областей для улучшения. Эти результаты определяют наши приоритеты разработки, поскольку мы создаем решения для реальных условий.

Исследование проведено TestDevLab (Латвия) в июле 2024 года. Методология: 3 участника, Windows/Chrome, тестирование в динамических сетевых условиях с продолжительностью каждой фазы 60 секунд — пропускная способность (Неограниченная→2M→500K→200K→500K→2M→Неограниченная), потеря пакетов (0%→10%→20%→20%→20%→10%→0%), и джиттер/задержка (0/0→100/30→500/90→1500/270→500/90→100/30→0/0 мс).

#apiMind #ВидеоКонференции #Тестирование #УдаленнаяРабота #ТехИнновации