Перейти к содержимому

Apple M2 Max (GPU, 38 ядер) vs GeForce RTX 2070 Max-Q: сравнение характеристик и тестов

AApple · Apple Silicon

Apple M2 Max (GPU, 38 ядер)

  • 38 ядер GPU

2023

BNVIDIA · Turing

NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q

  • 8 ГБ GDDR6
  • 80 Вт

29 января 2019

Короткий вывод

NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q 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 2070 Max-Q →
  • Рендеринг и вычисления

    B +20,5 %

    NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди в этом сценарии (до 20,5 % 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 2070 Max-Q1

  • Blender Benchmark 3.6.0 на 5,8 % быстрее2 027 сэмплов/мин против 1 916 сэмплов/мин

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 3.6.0

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

    B впереди на 5,8 %

    Место среди всех моделей в базе (71)

    A · 1 916B · 2 027
    05 00010 00015 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди на 5,8 % в этом тесте.

    Об измерении и источнике
    A · Apple M2 Max (GPU, 38 ядер)

    1 915,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 61 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 61 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 1809.17–1926.04; отправки 2023-06-29 — 2024-02-25; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q

    2 026,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 1875.19–2124.65; отправки 2023-07-06 — 2024-03-17; 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 (1)
ТестABРазница
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 506,11 814,6B +20,5 %

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

Справочные результаты (119)
ТестABРазница
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 699,11 707,7справочно
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 801,31 549,2справочно
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 769,71 575,2справочно
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 745,81 674,4справочно
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 449,31 919,6справочно
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 918,92 012справочно
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 7661 845,6справочно
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 756,81 648,9справочно
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 778,51 744справочно
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 799,41 550,4справочно
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 593,9341,2справочно
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 648,6—нет пары
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)—1 145,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX)—1 847,6нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)—79,6нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—78нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)—79,3нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)—82,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—81,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—83нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)—81,2нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)—72,6нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX)—38нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX)—35нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX)—35,7нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX)—34,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—36,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—34,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—35,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)—35,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)—348,3нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—338,7нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—346,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—355,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—352,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—360нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—357нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—315,1нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX)—175,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX)—176,4нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX)—183,9нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX)—179,1нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—187нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—184нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)—195,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)—186,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—141,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—149нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—149,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—161,4нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—156нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—142,4нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—145,6нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—140,6нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX)—64,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX)—67,7нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX)—65,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—64,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—63,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)—73,2нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—69,9нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)—247,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—266,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—262,4нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—279,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—237,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—227нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—226,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—229,9нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX)—115,3нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX)—121,5нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX)—119,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—136нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—130,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)—234,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)—142,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—525,1нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—566,2нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—543,6нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—552,4нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—549нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—514,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—486,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—491,4нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—213,8нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—228,4нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—222,5нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—219,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—219,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—213,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—237,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—227,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)—634,2нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—674,1нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—647,5нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—676,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—626,2нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—606,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—669,6нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—641,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX)—284нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX)—285,7нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX)—282,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—258нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—254,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)—320,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)—295,1нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 231,3нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—607,7нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 242,6нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 087,8нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—803,5нет пары
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 125,3нет пары
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—810,8нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 040,8нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—2 055,3нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 903,9нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 680,6нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    AApple M2 Max

    BTU106

    различается
  • Архитектура

    AApple Silicon

    BTuring

    различается
  • Вычислительные блоки

    A38 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

    B2 304 (CUDA-ядра)

    нет данных у A

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    Aнет данных

    B885 МГц

    нет данных у A
  • Boost-частота

    Aнет данных

    B1 185 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

    BGDDR6

    различается
  • Шина памяти

    Aнет данных

    B256 бит

    нет данных у A
  • Пропускная способность

    Aнет данных

    B448 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

    B80 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 M2 Max (GPU, 38 ядер) или NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q?

NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q 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 M2 Max (GPU, 38 ядер)проверено 14 ноября 2026
  • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q, 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 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, 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.

TelegramВКонтакте