GeForce 840M vs GeForce MX150: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
Недостаточно данных для вывода о производительности: в базе нет сопоставимых тестов этой пары. Ниже — ключевые различия по официальным характеристикам.
Сравнить с помощью ИИПреимущества
Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.
Чем лучше GeForce 840M0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce MX1500
По данным в базе преимуществ не найдено.
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях. Результаты ноутбучных чипов зависят от модели ноутбука: лимит мощности и охлаждение задаёт его производитель.
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce 840M716,1 сGeForce MX150485,9 сБез вывода о преимуществе: малая выборка в одном из результатов.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce 840M
716,1 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 716.1–716.1; отправки 2021-07-17 — 2021-07-17; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce MX150
485,9 с · измерение сообщества, выборка 4 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 4 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 478.23–494; отправки 2021-09-22 — 2022-02-15; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
разница = |A − B| ÷ меньшее из значений × 100 %. Порог заметности 5 % — UX-эвристика, а не статистическая значимость.
Время рендера одной сцены Cycles без синхронизации. Медиана отправок после фильтрации.
Справочные результаты (44)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 868,6 | 552,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 889,4 | 568,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 893,7 | 591,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 860,4 | 595,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 991,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 2 871,8 | 1 658,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 2 953 | 1 782,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 2 554,6 | 1 525,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 790,4 | 1 148,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 979,7 | 1 143,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 3 088,4 | 1 683,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 4 657,7 | 3 081,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 98 992 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 24,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 66,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 45,1 | 76,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 47,7 | 79,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 42,8 | 74,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | — | 565,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | — | 1 663,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | — | 1 722,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | — | 1 632,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | — | 1 122,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | — | 1 848,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | — | 1 768,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | — | 1 698,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 2 833,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 2 866,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 2 752,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 3 299,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 92,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 104,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 91,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 94,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 56,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 74,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 100,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 97 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 100,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 81,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 95,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 76,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 63,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 69,4 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
Значения производителя чипа. Лимит мощности и частоты в конкретном ноутбуке задаёт его производитель.
| Характеристика | A · GeForce 840M | B · GeForce MX150 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GM108 | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Maxwell | Pascal | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | нет данных | 384 (CUDA-ядра) | нет данных у A |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 029 МГц | нет данных | нет данных у B |
| Память | |||
| Тип памяти | DDR3 | GDDR5 | различается |
| Шина памяти | 64 бит | 64 бит | одинаково |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 16 ГБ/с | нет данных | нет данных у B |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (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. | 30 Вт (TDP) | нет данных | нет данных у B |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x4 | различается |
Чип
Графический чип
AGM108
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
AMaxwell
BPascal
различаетсяШейдерные блоки
Aнет данных
B384 (CUDA-ядра)
нет данных у AЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 029 МГц
Bнет данных
нет данных у B
Память
Тип памяти
ADDR3
BGDDR5
различаетсяШина памяти
A64 бит
B64 бит
одинаковоПропускная способность
A16 ГБ/с
Bнет данных
нет данных у BБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A30 Вт (TDP)
Bнет данных
нет данных у BTGP (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.
Интерфейс
APCIe 3.0 x16
BPCIe 3.0 x4
различается
«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
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce 840M: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce MX150: PCIe 3.0 x4.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce 840M, характеристики NVIDIA GeForce MX150, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.