WebGPU 渲染器基准测试指南
对比 WebGPU、Orillusion、极简库与成熟引擎，FusionRender 原型一窥理论峰值；结论是可比基准稀缺，性能随场景与硬件变化。照这份提示词测一遍你的候选框架。
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本分析在有限的基准测试数据、不断变化的硬件和实现开销的背景下，对比了直接使用 WebGPU 与主要引擎方案。结果表明，没有任何单一渲染器能在所有场景中宣称拥有通用的性能领先地位。
围绕一个明确的核心问题展开调研：在当前的 Web 3D 技术栈中，能否找到一款在各类场景下都保持性能领先的渲染器。研究对象为直接使用 WebGPU 与基于 WebGPU 的主要引擎方案，包括自称纯 WebGPU 的 Orillusion、低开销的极简库、支持 WebGPU 的成熟引擎，以及 FusionRender 原型的公开性能宣称。分析轴线包括：WebGPU 相对 WebGL 有据可查的性能优势、直接使用 WebGPU 的理论峰值与各方案实现开销的差距、现有基准测试的覆盖缺口、硬件与场景差异导致的排名波动，以及技术快速演进对结论时效性的影响。 交付一份分场景的渲染器对比矩阵，逐项标注性能数据的来源、测试日期与硬件条件；区分厂商宣称与独立复测结果，无法复现的宣称单列说明；结尾给出按需求类型划分的选型建议，并列出会改变结论的待测证据。
围绕一个明确的核心问题展开调研：在当前的 Web 3D 技术栈中，能否找到一款在各类场景下都保持性能领先的渲染器。研究对象为直接使用 WebGPU 与基于 WebGPU 的主要引擎方案，包括自称纯 WebGPU 的 Orillusion、低开销的极简库、支持 WebGPU 的成熟引擎，以及 FusionRender 原型的公开性能宣称。分析轴线包括：WebGPU 相对 WebGL 有据可查的性能优势、直接使用 WebGPU 的理论峰值与各方案实现开销的差距、现有基准测试的覆盖缺口、硬件与场景差异导致的排名波动，以及技术快速演进对结论时效性的影响。 交付一份分场景的渲染器对比矩阵，逐项标注性能数据的来源、测试日期与硬件条件；区分厂商宣称与独立复测结果，无法复现的宣称单列说明；结尾给出按需求类型划分的选型建议，并列出会改变结论的待测证据。
围绕一个明确的核心问题展开调研：在当前的 Web 3D 技术栈中，能否找到一款在各类场景下都保持性能领先的渲染器。研究对象为直接使用 WebGPU 与基于 WebGPU 的主要引擎方案，包括自称纯 WebGPU 的 Orillusion、低开销的极简库、支持 WebGPU 的成熟引擎，以及 FusionRender 原型的公开性能宣称。分析轴线包括：WebGPU 相对 WebGL 有据可查的性能优势、直接使用 WebGPU 的理论峰值与各方案实现开销的差距、现有基准测试的覆盖缺口、硬件与场景差异导致的排名波动，以及技术快速演进对结论时效性的影响。 交付一份分场景的渲染器对比矩阵，逐项标注性能数据的来源、测试日期与硬件条件；区分厂商宣称与独立复测结果，无法复现的宣称单列说明；结尾给出按需求类型划分的选型建议，并列出会改变结论的待测证据。