Apple M1 Pro (GPU, 14 ядер) vs GeForce GTX 1650: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1650 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
B +10,9 %NVIDIA GeForce GTX 1650 впереди в этом сценарии (до 10,9 % в сопоставимых тестах).
Пока нет сопоставимых тестов: игры: растеризация, игры: трассировка лучей, энергоэффективность.
Преимущества
Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.
Чем лучше Apple M1 Pro (GPU, 14 ядер)0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce GTX 16500
По данным в базе преимуществ не найдено.
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- разница 4,5 % — в пределах порога
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
Apple M1 Pro (GPU, 14 ядер)442,9 сэмплов/минGeForce GTX 1650424 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
B · 424A · 44305 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. Разница 4,5 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · Apple M1 Pro (GPU, 14 ядер)
442,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 439.6–445.29; отправки 2025-07-18 — 2026-03-15; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
424 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 143 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 143 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 388.63–450.69; отправки 2025-07-19 — 2026-10-11; бэкенд OPTIX. 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 (5)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 442,4 | 438,5 | A +0,9 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 390,6 | 433,3 | B +10,9 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 407,8 | 429,7 | B +5,4 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 446,3 | 476,8 | B +6,8 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 429,7 | 428,9 | A +0,2 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (102)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 465,6 | 391,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 507,6 | 364,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 483,6 | 470 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 441,6 | 429,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 443,6 | 442,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 444,7 | 428,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 468,6 | 356,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 365,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | — | 1 732,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | — | 147,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | — | 147,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | — | 149,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | — | 153,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | — | 158,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 156,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | — | 157,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | — | 156,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 134,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 130,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 137,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 126,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 127,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 133,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | — | 538,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | — | 516,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | — | 536,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | — | 540,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 571,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | — | 549,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | — | 572 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | — | 493,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | — | 499,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 486,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | — | 472,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 517,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 324,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | — | 277,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 283,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 294,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 302 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 294,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 289,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 307,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 282,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 253,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 240,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 258,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 271,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | — | 483 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | — | 472,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | — | 499,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | — | 485,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA) | — | 472,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | — | 457,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | — | 502,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | — | 437,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | — | 319,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 298 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | — | 389,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 336,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 867,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 924,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 894,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 905,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 942,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 915,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 891,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 911 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 796,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 722,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 702,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 750,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 753,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | — | 1 360,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | — | 1 373 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | — | 1 376,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | — | 1 426,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA) | — | 1 215,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | — | 1 885,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | — | 1 640 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | — | 1 565,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | — | 1 073,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 1 068 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 1 437,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 467,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 457,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 454,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 530,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 497,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 489,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 419,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 528,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 522,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 439,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 501,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 513,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 498,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 508,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 474,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 488,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 448,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 417 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · Apple M1 Pro (GPU, 14 ядер) | B · GeForce GTX 1650 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | Apple M1 Pro | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Apple Silicon | Turing | различается |
| Вычислительные блокиSM (NVIDIA), CU (AMD) и Xe-core (Intel) — разные блоки, между производителями численно не сравниваются. | 14 ядер GPU | нет данных | нет данных у B |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | нет данных | 896 (CUDA-ядра) | нет данных у A |
| Частоты | |||
| Базовая частота | нет данных | 1 485 МГц | нет данных у A |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | нет данных | 1 665 МГц | нет данных у A |
| Память | |||
| Видеопамять | нет данных | 4 ГБ | нет данных у A |
| Тип памяти | Объединённая память | GDDR5 | различается |
| Шина памяти | нет данных | 128 бит | нет данных у A |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | нет данных | 75 Вт (мощность карты) | нет данных у A |
| Рекомендуемый БП | нет данных | 300 Вт | нет данных у A |
| Интерфейс | нет данных | PCIe 3.0 | нет данных у A |
| Длина (референс / Founders Edition)У партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU. | нет данных | 130 мм | нет данных у A |
| Толщина (слоты) | нет данных | 2 | нет данных у A |
| Разъёмы питания (референс) | нет данных | 1x 6-pin | нет данных у A |
Чип
Графический чип
AApple M1 Pro
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
AApple Silicon
BTuring
различаетсяВычислительные блоки
A14 ядер GPU
Bнет данных
нет данных у BSM (NVIDIA), CU (AMD) и Xe-core (Intel) — разные блоки, между производителями численно не сравниваются.
Шейдерные блоки
Aнет данных
B896 (CUDA-ядра)
нет данных у AЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
Aнет данных
B1 485 МГц
нет данных у ABoost-частота
Aнет данных
B1 665 МГц
нет данных у AЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
Aнет данных
B4 ГБ
нет данных у AТип памяти
AОбъединённая память
BGDDR5
различаетсяШина памяти
Aнет данных
B128 бит
нет данных у A
Питание и размеры
Энергопотребление карты
Aнет данных
B75 Вт (мощность карты)
нет данных у ATGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Рекомендуемый БП
Aнет данных
B300 Вт
нет данных у AИнтерфейс
Aнет данных
BPCIe 3.0
нет данных у AДлина (референс / Founders Edition)
Aнет данных
B130 мм
нет данных у AУ партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU.
Толщина (слоты)
Aнет данных
B2
нет данных у AРазъёмы питания (референс)
Aнет данных
B1x 6-pin
нет данных у A
«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.
Вопросы и ответы
Что быстрее: Apple M1 Pro (GPU, 14 ядер) или NVIDIA GeForce GTX 1650?
NVIDIA GeForce GTX 1650 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.
Смотрите также
Источники данных (4)
- Apple — характеристики Apple M1 Pro (GPU, 14 ядер)проверено 14 ноября 2026
- NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1650проверено 7 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.90.1, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, 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 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
- Википедия (англ.) — дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.