Перейти к содержимому

Apple M5 Pro (GPU, 20 ядер) vs GeForce RTX 3080: сравнение характеристик и тестов

AApple · Apple Silicon

Apple M5 Pro (GPU, 20 ядер)

  • 20 ядер GPU

2026

BNVIDIA · Ampere

NVIDIA GeForce RTX 3080

  • 10 ГБ GDDR6X
  • 320 Вт
  • БП от 750 Вт

17 сентября 2020

Короткий вывод

В доступных сопоставимых тестах разница ниже порога заметности — значимого преимущества не выявлено.

Сравнить с помощью ИИ
← Apple M5 Pro (GPU, 20 ядер)GeForce RTX 3080 →

  • Рендеринг и вычисления

    ≈ паритет

    Разница в доступных тестах ниже порога заметности — значимого преимущества нет.

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 Pro (GPU, 20 ядер)0

По данным в базе преимуществ не найдено.

Чем лучше GeForce RTX 30800

По данным в базе преимуществ не найдено.

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 5.2.0

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

    разница 0,7 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (64)

    B · 4 197A · 4 227
    05 00010 00015 00020 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    Разница 0,7 % — ниже порога заметности (5 %).

    Об измерении и источнике
    A · Apple M5 Pro (GPU, 20 ядер)

    4 227,2 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 35 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 35 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 4193.11–4252.17; отправки 2026-07-27 — 2026-11-08; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce RTX 3080

    4 197,4 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 91 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 91 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 4028.01–4288.65; отправки 2026-07-20 — 2026-11-10; 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)4 357,54 379,9B +0,5 %
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 296,34 330,8B +0,8 %

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

Справочные результаты (77)
ТестABРазница
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 705,54 450,1справочно
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 673,24 526,6справочно
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 435,25 201,5справочно
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 397,94 564,4справочно
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 592,64 511,6справочно
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 647,74 478,6справочно
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)3 750,14 105,5справочно
Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4 143,84 546,6справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—25,5нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA)—25,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—21,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)—21,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)—19,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—10,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—11нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—10,7нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)—11,4нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—78,1нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA)—96,6нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—68,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—65,3нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—93,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—41,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—42,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)—39,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)—39,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—45,8нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA)—46,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—39,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—40,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—40,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—19,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—19,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)—21,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—21,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—68,4нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA)—68,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—68,4нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—68,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—64,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—42,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—42,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)—45,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)—45,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—145,3нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—139,1нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—129,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—130нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—119нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—53,6нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—54,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—53нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—54,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—191,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA)—195нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—150,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—207,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—165,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—60,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—62,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)—70,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)—71,7нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—2 981,3нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—2 845,2нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—2 902,8нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 291,3нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 193,9нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—2 989,8нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 065,1нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—4 893,1нет пары
Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 100,4нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—4 851,8нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—4 870,7нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 025,1нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 001,5нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 251,5нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—4 614,7нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    AApple M5 Pro

    Bнет данных

    нет данных у B

  • Архитектура

    AApple Silicon

    BAmpere

    различается

  • Вычислительные блоки

    A20 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

    B8 704 (CUDA-ядра)

    нет данных у A

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    Aнет данных

    B1 440 МГц

    нет данных у A

  • Boost-частота

    Aнет данных

    B1 710 МГц

    нет данных у A

    Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.

Память

  • Видеопамять

    Aнет данных

    B10 ГБ

    нет данных у A

  • Тип памяти

    AОбъединённая память

    BGDDR6X

    различается

  • Шина памяти

    Aнет данных

    B320 бит

    нет данных у A

Питание и размеры

  • Энергопотребление карты

    Aнет данных

    B320 Вт (мощность карты)

    нет данных у A

    TGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному.

  • Рекомендуемый БП

    Aнет данных

    B750 Вт

    нет данных у A

  • Интерфейс

    Aнет данных

    BPCIe 4.0

    нет данных у A

  • Длина (референс / Founders Edition)

    Aнет данных

    B285 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

    B2x 8-pin (адаптер на 1x 12-pin в комплекте) — Founders Edition

    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 Pro (GPU, 20 ядер) или NVIDIA GeForce RTX 3080?

В доступных сопоставимых тестах разница ниже порога заметности — значимого преимущества не выявлено.

Источники данных (4)
  • Apple — характеристики Apple M5 Pro (GPU, 20 ядер)проверено 14 ноября 2026
  • NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 3080проверено 7 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — 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 3.6.0, 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 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 3.1.2, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 4.1.0проверено 14 ноября 2026
  • Википедия (англ.) — дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте