Перейти к содержимому

Apple M1 Pro (GPU, разные конфигурации) vs GeForce GTX 1060: сравнение характеристик и тестов

BNVIDIA · Pascal

NVIDIA GeForce GTX 1060

  • 6 ГБ GDDR5
  • 120 Вт
  • БП от 400 Вт

19 июля 2016

Короткий вывод

NVIDIA GeForce GTX 1060 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, разные конфигурации)GeForce GTX 1060 →
  • Рендеринг и вычисления

    B +8,1 %

    NVIDIA GeForce GTX 1060 впереди в этом сценарии (до 8,1 % 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, разные конфигурации)0

По данным в базе преимуществ не найдено.

Чем лучше GeForce GTX 10601

  • Blender Benchmark 3.1.0 на 8,1 % быстрее384 сэмплов/мин против 355 сэмплов/мин

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 3.1.0

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

    B впереди на 8,1 %

    Место среди всех моделей в базе (47)

    A · 355B · 384
    02 0004 0006 0008 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    NVIDIA GeForce GTX 1060 впереди на 8,1 % в этом тесте.

    Об измерении и источнике
    A · Apple M1 Pro (GPU, разные конфигурации)

    355,4 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 140 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 140 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 339.78–361.44; отправки 2022-03-09 — 2022-06-26; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX 1060

    384,3 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 362.1–392.78; отправки 2022-03-10 — 2022-06-27; 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.

Справочные результаты (90)
ТестABРазница
Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)358,8—нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)338,7388,8справочно
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)355,7378,8справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA)—1 530,4нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)—1 531,3нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)—154,6нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—153,1нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)—154,6нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)—157,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—167,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—156,2нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)—155нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)—134,1нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—169,2нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—175,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—166,2нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)—167,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)—555,1нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—543,4нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—548,4нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—561,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—563,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—524,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—531,6нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—485,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—586,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)—623,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—314,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—308,3нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—316,9нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—321,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—322,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—297,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—309нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—309,1нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—330нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—327,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)—606,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—610,4нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—605,8нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—595,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—541,2нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—523,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—543,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—544,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—379,6нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)—379,3нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—888,4нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—867,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—874,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—895,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—926,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—831нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—880,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—816,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—891,7нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—906,3нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)—1 781,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—1 463,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—1 505,3нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—1 591,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—1 238,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—1 298,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—2 037,2нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—1 255,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—1 234,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)—1 329,1нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—357,7нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—450,2нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—335,1нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—434,4нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—454нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—447нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—428,5нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—413,2нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—352,2нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—345,2нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—349,3нет пары
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—289нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—255нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—413,7нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—378,8нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—383нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—390,6нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—376,6нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—362,4нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—358,1нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—347,4нет пары
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—356,5нет пары
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—310,1нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    AApple M1 Pro

    Bнет данных

    нет данных у B
  • Архитектура

    AApple Silicon

    BPascal

    различается
  • Шейдерные блоки

    Aнет данных

    B1 280 (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 708 МГц

    нет данных у A

    Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

Память

  • Видеопамять

    Aнет данных

    B6 ГБ

    нет данных у A
  • Тип памяти

    AОбъединённая память

    BGDDR5

    различается
  • Шина памяти

    Aнет данных

    B192 бит

    нет данных у A
  • Пропускная способность

    Aнет данных

    B192 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

    B120 Вт (мощность карты)

    нет данных у A

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

  • Рекомендуемый БП

    Aнет данных

    B400 Вт

    нет данных у A
  • Интерфейс

    Aнет данных

    BPCIe 3.0

    нет данных у A
  • Длина (референс / Founders Edition)

    Aнет данных

    B250 мм

    нет данных у A

    У партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU.

  • Толщина (слоты)

    Aнет данных

    B2

    нет данных у A
  • Разъёмы 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.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Что быстрее: Apple M1 Pro (GPU, разные конфигурации) или NVIDIA GeForce GTX 1060?

NVIDIA GeForce GTX 1060 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

Источники данных (4)
  • Apple — характеристики Apple M1 Pro (GPU, разные конфигурации)проверено 14 ноября 2026
  • NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1060проверено 7 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, 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 3.1.2, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
  • Википедия (англ.) — дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте