Перейти к содержимому

Apple M3 Max (GPU, 40 ядер) vs GeForce RTX 5070 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов

AApple · Apple Silicon

Apple M3 Max (GPU, 40 ядер)

  • 40 ядер GPU

2023

BNVIDIA · Blackwell

NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU

    Короткий вывод

    Apple M3 Max (GPU, 40 ядер) 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 M3 Max (GPU, 40 ядер)GeForce RTX 5070 Laptop GPU →

    • Рендеринг и вычисления

      A +5,7 %

      Apple M3 Max (GPU, 40 ядер) впереди в этом сценарии (до 5,7 % 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 M3 Max (GPU, 40 ядер)1

    • Blender Benchmark 4.5.0 на 5,7 % быстрее4 272 сэмплов/мин против 4 043 сэмплов/мин

    Чем лучше GeForce RTX 5070 Laptop GPU0

    По данным в базе преимуществ не найдено.

    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

      A впереди на 5,7 %

      Место среди всех моделей в базе (100)

      B · 4 043A · 4 272
      05 00010 00015 000
      Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

      Apple M3 Max (GPU, 40 ядер) впереди на 5,7 % в этом тесте.

      Об измерении и источнике
      A · Apple M3 Max (GPU, 40 ядер)

      4 271,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 35 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 35 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 4233.12–4287.26; отправки 2025-07-17 — 2026-06-07; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU

      4 042,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 215 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 215 отправок (исключено выбросов: 19), межквартильный размах 3835.21–4148.07; отправки 2025-07-17 — 2026-10-23; 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 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 221,94 018,6A +5,1 %

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

    Справочные результаты (10)
    ТестABРазница
    Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 259,54 025,9справочно
    Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 698,94 042,8справочно
    Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 665,74 008,8справочно
    Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 095,7—нет пары
    Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 557,1—нет пары
    Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 745,3—нет пары
    Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 153,12 187,7справочно
    Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 242,83 758,7справочно
    Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 315,64 203,1справочно
    Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 754,74 892справочно

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

    Характеристики

    Чип

    • Графический чип

      AApple M3 Max

      Bнет данных

      нет данных у B

    • Архитектура

      AApple Silicon

      BBlackwell

      различается

    • Вычислительные блоки

      A40 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

      B4 608 (CUDA-ядра)

      нет данных у A

      Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

    Память

    • Тип памяти

      AОбъединённая память

      BGDDR7

      различается

    • Шина памяти

      Aнет данных

      B128 бит

      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 M3 Max (GPU, 40 ядер) или NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU?

    Apple M3 Max (GPU, 40 ядер) 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 M3 Max (GPU, 40 ядер)проверено 14 ноября 2026
    • NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPUпроверено 7 ноября 2026
    • Blender Open Data (Blender Foundation) — 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 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, 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 5.3.0проверено 14 ноября 2026

    Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

    TelegramВКонтакте