Apple M2 Max (GPU, 38 ядер) vs GeForce RTX 2060 SUPER: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 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 M2 Max (GPU, 38 ядер)GeForce RTX 2060 SUPER →
Рендеринг и вычисления
B +53,8 %NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди в этом сценарии (до 53,8 % 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 M2 Max (GPU, 38 ядер)0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce RTX 2060 SUPER1
Blender Benchmark 4.5.0 на 14,8 % быстрее2 067 сэмплов/мин против 1 801 сэмплов/мин
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 14,8 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
Apple M2 Max (GPU, 38 ядер)1 801,3 сэмплов/минGeForce RTX 2060 SUPER2 067,3 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 1 801B · 2 06705 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди на 14,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · Apple M2 Max (GPU, 38 ядер)
1 801,3 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 21 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 21 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 1784.05–1811.88; отправки 2025-07-17 — 2026-04-08; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
2 067,3 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 102 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 102 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 2005.87–2124.27; отправки 2025-07-17 — 2026-03-07; 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 (4)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 506,1 | 2 315,7 | B +53,8 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 918,9 | 2 378,7 | B +24 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 915,7 | 2 450,3 | B +27,9 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 766 | 2 138,1 | B +21,1 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (131)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 699,1 | 2 099,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 769,7 | 1 993,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 745,8 | 1 928,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 449,3 | 2 288,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 756,8 | 2 158,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 778,5 | 2 049 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 799,4 | 2 113,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 593,9 | 1 879,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 648,6 | 1 883,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 558,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | — | 1 076,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | — | 1 070,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 1 716,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 1 792,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | — | 63,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | — | 61,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | — | 63,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | — | 65,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | — | 66,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 71,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | — | 66 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | — | 69,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 57 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 26,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX) | — | 30,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 30,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 29,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 30,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 31,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 30,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 31,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 31,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | — | 298,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | — | 299,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | — | 292,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | — | 299,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | — | 300,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 350,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | — | 305,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | — | 320,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | — | 276,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX) | — | 167,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX) | — | 161,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX) | — | 159,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX) | — | 158,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | — | 161,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 169,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 166,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | — | 171,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 170,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 115,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | — | 115,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 119,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 126 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 123,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 143,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 113 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 120,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 109,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 57,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 56 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 58,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 56,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 55,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 57,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 55,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 63,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 60,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | — | 207,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | — | 209,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | — | 210,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | — | 220,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | — | 191,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA) | — | 222,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | — | 179,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | — | 188,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | — | 180,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX) | — | 103,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX) | — | 110,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX) | — | 106 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX) | — | 101,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | — | 118 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | — | 123,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 119,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | — | 206,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 124,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 439,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 446,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 450,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 449,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 461,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 543,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 417 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 430,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 394 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 192,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 189,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 190,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 183,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 189,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 193,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 193,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 195,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 196,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | — | 520,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | — | 528,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | — | 522,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | — | 538,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | — | 510,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA) | — | 604,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | — | 481,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | — | 566,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | — | 503,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX) | — | 260,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX) | — | 260,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX) | — | 250,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX) | — | 245,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | — | 230,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | — | 244 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 232,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | — | 276,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 264,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 408 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 445,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 328,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 442,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 380,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 487,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 307,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 259,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 180,5 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · Apple M2 Max (GPU, 38 ядер) | B · GeForce RTX 2060 SUPER | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | Apple M2 Max | TU106-410-A1 | различается |
| Архитектура | Apple Silicon | Turing | различается |
| Вычислительные блокиSM (NVIDIA), CU (AMD) и Xe-core (Intel) — разные блоки, между производителями численно не сравниваются. | 38 ядер GPU | нет данных | нет данных у B |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | нет данных | 2 176 (CUDA-ядра) | нет данных у A |
| Частоты | |||
| Базовая частота | нет данных | 1 470 МГц | нет данных у A |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | нет данных | 1 650 МГц | нет данных у A |
| Память | |||
| Видеопамять | нет данных | 8 ГБ | нет данных у A |
| Тип памяти | Объединённая память | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | нет данных | 256 бит | нет данных у A |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | нет данных | 448 ГБ/с | нет данных у A |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | нет данных | 175 Вт (TDP) | нет данных у A |
Чип
Графический чип
AApple M2 Max
BTU106-410-A1
различаетсяАрхитектура
AApple Silicon
BTuring
различаетсяВычислительные блоки
A38 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
B2 176 (CUDA-ядра)
нет данных у AЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
Aнет данных
B1 470 МГц
нет данных у ABoost-частота
Aнет данных
B1 650 МГц
нет данных у AЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
Aнет данных
B8 ГБ
нет данных у AТип памяти
AОбъединённая память
BGDDR6
различаетсяШина памяти
Aнет данных
B256 бит
нет данных у AПропускная способность
Aнет данных
B448 ГБ/с
нет данных у AБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
Aнет данных
B175 Вт (TDP)
нет данных у ATGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
«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 M2 Max (GPU, 38 ядер) или NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER?
NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER 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 (3)
- Apple — характеристики Apple M2 Max (GPU, 38 ядер)проверено 14 ноября 2026
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER, 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 2.90.1, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, 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 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, 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 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.2.1проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.