Перейти к содержимому

GeForce 920MX vs GeForce GTX 1070 Max-Q: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · Maxwell

NVIDIA GeForce 920MX

  • 2 ГБ

BNVIDIA · Pascal

NVIDIA GeForce GTX 1070 Max-Q

  • 8 ГБ GDDR5

Короткий вывод

Недостаточно данных для вывода о производительности: в базе нет сопоставимых тестов этой пары. Ниже — ключевые различия по официальным характеристикам.

Сравнить с помощью ИИ

Преимущества

Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.

Чем лучше GeForce 920MX0

По данным в базе преимуществ не найдено.

Чем лучше GeForce GTX 1070 Max-Q1

  • Видеопамять на 6 ГБ больше8 ГБ против 2 ГБ

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

    Без вывода о преимуществе: малая выборка в одном из результатов.

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce 920MX

    822,6 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 822.64–822.64; отправки 2021-08-29 — 2021-08-29; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX 1070 Max-Q

    99,4 с · измерение сообщества, выборка 2 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 2 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 98.07–100.67; отправки 2022-01-02 — 2022-01-12; 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 (55)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)1 200,7111,5справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)1 216117,3справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)1 049,6117,7справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)1 532,6122,2справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)6 440,1593,4справочно
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)47,8—нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)—959,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—106,2нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)—110,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—338,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—353,3нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—362,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—368,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—374,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—314нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—403,8нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—215нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—228,3нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—229,4нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—236,2нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—236,3нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—244,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—236,1нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—412,1нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—414,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—408,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—381,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—401,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—417,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—281нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—568,3нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—603,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—634,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—636,6нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—630,4нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—646,3нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—896нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—874,8нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—840,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—849,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—958,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—981,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—878,4нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—496,2нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—606,2нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—502,7нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—500,1нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—433,8нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—569нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—516,8нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—505,6нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—530,5нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—526,1нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—503,1нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—519,4нет 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.

Чип

  • Архитектура

    AMaxwell

    BPascal

    различается
  • Шейдерные блоки

    A256 (CUDA-ядра)

    B2 048 (CUDA-ядра)

    не сравнивается напрямую

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    Aнет данных

    B1 101 МГц

    нет данных у A
  • Boost-частота

    Aнет данных

    B1 379 МГц

    нет данных у A

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

Память

  • Видеопамять

    A2 ГБ

    B8 ГБ

    B: больше на 6 ГБ
  • Тип памяти

    Aнет данных

    BGDDR5

    нет данных у A
  • Шина памяти

    Aнет данных

    B256 бит

    нет данных у A
  • Пропускная способность

    Aнет данных

    B256 ГБ/с

    нет данных у A

    Без учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.

Питание и размеры

  • 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

Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce 920MX и NVIDIA GeForce GTX 1070 Max-Q?

NVIDIA GeForce 920MX: 2 ГБ. NVIDIA GeForce GTX 1070 Max-Q: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит.

Источники данных (2)
  • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce 920MX, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070 Max-Qпроверено 14 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.1.0проверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте