Перейти к содержимому

Apple M5 (GPU, 10 ядер) vs GeForce RTX 2060: сравнение характеристик и тестов

AApple · Apple Silicon

Apple M5 (GPU, 10 ядер)

  • 10 ядер GPU

2025

BNVIDIA · Turing

NVIDIA GeForce RTX 2060

  • 6 ГБ GDDR6
  • 160 Вт
  • БП от 500 Вт

7 января 2019

Короткий вывод

Apple M5 (GPU, 10 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 M5 (GPU, 10 ядер)GeForce RTX 2060 →
  • Рендеринг и вычисления

    A +39,6 %

    Apple M5 (GPU, 10 ядер) впереди в этом сценарии (до 39,6 % 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 M5 (GPU, 10 ядер)1

  • Blender Benchmark 4.5.0 на 10,3 % быстрее1 736 сэмплов/мин против 1 574 сэмплов/мин

Чем лучше GeForce RTX 20600

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 10,3 %

    Место среди всех моделей в базе (100)

    B · 1 574A · 1 736
    05 00010 00015 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    Apple M5 (GPU, 10 ядер) впереди на 10,3 % в этом тесте.

    Об измерении и источнике
    A · Apple M5 (GPU, 10 ядер)

    1 736 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 31 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 31 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 1703–1747.37; отправки 2025-10-17 — 2026-08-11; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce RTX 2060

    1 573,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 162 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 162 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 1437.27–1643.46; отправки 2025-07-20 — 2026-07-05; 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 (2)
ТестABРазница
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 096,41 522,3A +37,7 %
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 991,51 426,3A +39,6 %

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

Справочные результаты (138)
ТестABРазница
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 647,51 529справочно
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 743,21 447,5справочно
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 084,71 487,3справочно
Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)1 897,9—нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA)—1 092,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)—1 058,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX)—1 892,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX)—1 781,1нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)—75,1нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—74,2нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)—74,3нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)—74,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—79,9нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA)—93,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—80,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)—78,6нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)—70нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX)—38,8нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX)—37,3нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX)—37,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX)—35,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—35,4нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX)—40,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—36,9нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—37,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)—42,2нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)—310,6нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—322,2нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—295,4нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—297,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—310,5нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA)—351нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—332,4нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—327,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—297,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX)—188,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX)—163,1нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX)—159,5нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX)—142,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—160,3нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX)—180,1нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—175,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)—179,7нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)—176,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—127,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—127,4нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—130,9нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—133,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—139,4нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA)—161,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—133,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—136,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—132,7нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX)—70,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX)—63,6нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX)—63,4нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX)—63нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—63,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—66,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)—74,7нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—74,6нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)—258,2нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—252,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—249,4нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—258,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—252,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—247,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—259,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—238,7нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX)—135,3нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX)—117,6нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX)—112,9нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX)—111нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—137,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—139,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)—239нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)—150,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—488нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—490,1нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—478нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—473,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—494,2нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—468,9нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—481,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—437,6нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—226,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—203,4нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—194,8нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—183,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—180,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—215,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—211,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—209,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)—597,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—603,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—588,8нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—603,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—587,9нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA)—646,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—595,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—644,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—622,7нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX)—364,1нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX)—382,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX)—265,1нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX)—255,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—234,2нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—263,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)—299,6нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)—288,8нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—548нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 079,4нет пары
Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—315,1нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—991,6нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—946,5нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—983,7нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 011,9нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 194,1нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 223нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 115,4нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 087,6нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 136,9нет пары
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—874,8нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—977,2нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 032,5нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 524,6нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 886,9нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 712,1нет пары
Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—905нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 762,8нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 743,7нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 759,7нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 713,7нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 830,5нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 856,7нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 613,2нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 627,8нет пары
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 522,9нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    AApple M5

    Bнет данных

    нет данных у B
  • Архитектура

    AApple Silicon

    BTuring

    различается
  • Вычислительные блоки

    A10 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 370 МГц

    нет данных у A
  • Boost-частота

    Aнет данных

    B1 680 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

    BGDDR6

    различается
  • Шина памяти

    Aнет данных

    B192 бит

    нет данных у A

Питание и размеры

  • Энергопотребление карты

    Aнет данных

    B160 Вт (мощность карты)

    нет данных у A

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

  • Рекомендуемый БП

    Aнет данных

    B500 Вт

    нет данных у A
  • Интерфейс

    Aнет данных

    BPCIe 3.0

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

    Aнет данных

    B229 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 8-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 M5 (GPU, 10 ядер) или NVIDIA GeForce RTX 2060?

Apple M5 (GPU, 10 ядер) 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 M5 (GPU, 10 ядер)проверено 14 ноября 2026
  • NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 2060проверено 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 2.90.1, 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 3.1.2, 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 4.4.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0проверено 14 ноября 2026
  • Википедия (англ.) — дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте