Перейти к содержимому

Apple M1 Pro (GPU, 16 ядер) vs GeForce GTX 1070: сравнение характеристик и тестов

AApple · Apple Silicon

Apple M1 Pro (GPU, 16 ядер)

  • 16 ядер GPU

2021

BNVIDIA · Pascal

NVIDIA GeForce GTX 1070

  • 8 ГБ GDDR5
  • 150 Вт

10 июня 2016 · $379 на старте

Короткий вывод

NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

Сравнить с помощью ИИ
← Apple M1 Pro (GPU, 16 ядер)GeForce GTX 1070 →

  • Рендеринг и вычисления

    B +33,4 %

    NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди в этом сценарии (до 33,4 % 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, 16 ядер)0

По данным в базе преимуществ не найдено.

Чем лучше GeForce GTX 10701

  • Blender Benchmark 4.5.0 на 8,3 % быстрее524 сэмплов/мин против 483 сэмплов/мин

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 4.5.0

    GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше

    B впереди на 8,3 %

    Место среди всех моделей в базе (100)

    A · 483B · 524
    05 00010 00015 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 8,3 % в этом тесте.

    Об измерении и источнике
    A · Apple M1 Pro (GPU, 16 ядер)

    483,4 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 44 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 44 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 438.63–486.07; отправки 2025-07-17 — 2026-09-23; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX 1070

    523,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 72 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 72 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 509.18–537.94; отправки 2025-07-25 — 2026-03-05; 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 (9)
ТестABРазница
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)482,1534,5B +10,9 %
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)425,5567,4B +33,4 %
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)437,2567,6B +29,8 %
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)523,5573,3B +9,5 %
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)479,1574B +19,8 %
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)466,5540,2B +15,8 %
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)481,2548B +13,9 %
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)483522,5B +8,2 %
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)483,3527,1B +9,1 %

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

Справочные результаты (100)
ТестABРазница
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)510,5449,5справочно
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)541,2474,2справочно
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)454,5—нет пары
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)509461,2справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA)—988,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)—1 012,7нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)—103,4нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—104,1нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)—102,9нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)—105,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—112,1нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—105,4нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)—104,2нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)—90,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—108,5нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX)—162,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—107,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—109,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)—108,3нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)—351,4нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—361,2нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—353,4нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—363,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—365,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—329,9нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—351,7нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—317,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—396,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX)—630,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—389,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)—386,7нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)—412,9нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—205,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—208,3нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—211,7нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—213нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—217,2нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—204нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—208,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—211,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—205,8нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—322,6нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—200,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)—204,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—213,2нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)—401,4нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—408,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—401нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—393,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—359,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—345,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—362,2нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—369нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—239,7нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX)—377,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—228,9нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)—316,7нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)—247,4нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—575,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—580,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—575,1нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—588,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—604,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—558,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—582,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—550,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—579нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—873,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—560,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—558,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—592,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)—836,2нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—906,2нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—878,9нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—807,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—800,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—763,4нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—867,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—850,4нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—778,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX)—1 202,1нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—752,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)—818,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)—848,4нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—705,2нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—639,5нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—642,2нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—653,8нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—619,2нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—647,6нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—631,4нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—653нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—610,5нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—662,3нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—606,7нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—628,7нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—624,6нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—567,2нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—567,1нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—572,3нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    AApple M1 Pro

    BGP104-200-A1

    различается

  • Архитектура

    AApple Silicon

    BPascal

    различается

  • Вычислительные блоки

    A16 ядер GPU

    Bнет данных

    нет данных у B

    SM (NVIDIA), CU (AMD) и Xe-core (Intel) — разные блоки, между производителями численно не сравниваются.

  • Шейдерные блоки

    Aнет данных

    B1 920 (CUDA-ядра)

    нет данных у A

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    Aнет данных

    B1 506 МГц

    нет данных у A

  • Boost-частота

    Aнет данных

    B1 683 МГц

    нет данных у A

    Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

Память

  • Видеопамять

    Aнет данных

    B8 ГБ

    нет данных у A

  • Тип памяти

    AОбъединённая память

    BGDDR5

    различается

  • Шина памяти

    Aнет данных

    B256 бит

    нет данных у A

  • Пропускная способность

    Aнет данных

    B256,3 ГБ/с

    нет данных у A

    Без учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.

Питание и размеры

  • Энергопотребление карты

    Aнет данных

    B150 Вт (TDP)

    нет данных у A

    TGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.

  • Интерфейс

    Aнет данных

    BPCIe 3.0 x16

    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.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Что быстрее: Apple M1 Pro (GPU, 16 ядер) или NVIDIA GeForce GTX 1070?

NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

Источники данных (3)
  • Apple — характеристики Apple M1 Pro (GPU, 16 ядер)проверено 14 ноября 2026
  • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.90.1, 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 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте