Перейти к содержимому

Apple M1 vs Apple M2 Pro (10 ядер CPU): сравнение характеристик и тестов

AApple · ARM64

Apple M1

  • 8 яд.

2020

BApple · ARM64

Apple M2 Pro (10 ядер CPU)

  • 10 яд.

2023

Короткий вывод

Apple M2 Pro (10 ядер CPU) впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: многопоточная производительность. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

Сравнить с помощью ИИ
← Apple M1Apple M2 Pro (10 ядер CPU) →
  • Многопоточная производительность

    B +110,7 %

    Apple M2 Pro (10 ядер CPU) впереди в этом сценарии (до 110,7 % в сопоставимых тестах).

Пока нет сопоставимых тестов: однопоточная производительность, игры (процессорозависимые сценарии), энергоэффективность.

Преимущества

Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.

Чем лучше Apple M10

По данным в базе преимуществ не найдено.

Чем лучше Apple M2 Pro (10 ядер CPU)2

  • Blender Benchmark 4.5.0 на 110,7 % быстрее201 сэмплов/мин против 95 сэмплов/мин

  • Ядра на 2 больше10 (6P + 4E) против 8 (4P + 4E)

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 4.5.0

    CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom · сэмплов/мин, больше — лучше

    B впереди на 110,7 %

    Место среди всех моделей в базе (59)

    A · 95B · 201
    0200400600800
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    Apple M2 Pro (10 ядер CPU) впереди на 110,7 % в этом тесте.

    Об измерении и источнике
    A · Apple M1

    95,4 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 104 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 104 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 88.14–115.06; отправки 2025-07-17 — 2026-10-03; бэкенд CPU. Снимок 2026-11-14.

    B · Apple M2 Pro (10 ядер CPU)

    201 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 25 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 25 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 177.32–204.51; отправки 2025-07-23 — 2026-07-07; бэкенд CPU. Снимок 2026-11-14.

    разница = |A − B| ÷ меньшее из значений × 100 %. Порог заметности 5 % — UX-эвристика, а не статистическая значимость.

    Рендер Cycles в Blender Benchmark. Медиана суммы сэмплов в минуту по трём сценам после отсечения выбросов.

Другие сопоставимые тесты (4)
ТестABРазница
Blender Benchmark 4.2.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom92,7192,3B +107,4 %
Blender Benchmark 3.4.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom95,8198B +106,7 %
Blender Benchmark 3.6.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom95,5193,6B +102,8 %
Blender Benchmark 4.0.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom95,8194,2B +102,8 %

У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.

Справочные результаты (14)
ТестABРазница
Blender Benchmark 5.1.1CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom90,4190справочно
Blender Benchmark 5.2.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom97,6186,9справочно
Blender Benchmark 3.0.1CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom99,7—нет пары
Blender Benchmark 3.1.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom92,5—нет пары
Blender Benchmark 3.1.2CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom91,9—нет пары
Blender Benchmark 3.2.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom112,3—нет пары
Blender Benchmark 3.2.1CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom92,7152,5справочно
Blender Benchmark 3.3.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom100,5—нет пары
Blender Benchmark 3.5.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom94,4195,4справочно
Blender Benchmark 4.1.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom94,7197,5справочно
Blender Benchmark 4.3.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom93,7198,1справочно
Blender Benchmark 4.4.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom94,2195,2справочно
Blender Benchmark 5.0.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom92,9202справочно
Blender Benchmark 5.1.0CPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom90,7199,2справочно

У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.

Характеристики

Ядра и частоты

  • Ядра

    A8 (4P + 4E)

    B10 (6P + 4E)

    B: больше на 2

    Ядра разных типов могут отличаться по производительности.

Платформа

  • Техпроцесс

    A5 нм

    B5 нм

    одинаково

Память и интерфейсы

  • Тип памяти

    AОбъединённая память

    BОбъединённая память

    одинаково
  • Макс. объём памяти

    A16 ГБ

    Bнет данных

    нет данных у B
  • Встроенная графика

    AApple M1 (7 / 8 ядер GPU)

    BApple M2 Pro (16 / 19 ядер GPU)

    различается

«Больше» не всегда означает «лучше»: более высокое энергопотребление или размер — это требования к системе, а не преимущество (такие полосы приглушены).

Сравнить с помощью ИИ

Нейросеть разберёт характеристики и тесты этой пары и даст вердикт простым языком: кому какая модель подойдёт.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Есть ли у процессоров встроенная графика?

Apple M1: Apple M1 (7 / 8 ядер GPU). Apple M2 Pro (10 ядер CPU): Apple M2 Pro (16 / 19 ядер GPU).

Что быстрее: Apple M1 или Apple M2 Pro (10 ядер CPU)?

Apple M2 Pro (10 ядер CPU) впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: многопоточная производительность. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

Источники данных (2)
  • Apple — характеристики Apple M1, характеристики Apple M2 Pro (10 ядер CPU)проверено 14 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте