GeForce GT 1030 vs GeForce GTX 1650 SUPER: 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 GT 10300
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce GTX 1650 SUPER1
Видеопамять на 2 ГБ больше4 ГБ против 2 ГБ
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
Blender Benchmark 2.81a
GPU, barbershop_interior (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GT 10306 902,8 сGeForce GTX 1650 SUPER1 216,2 сБез вывода о преимуществе: малая выборка в одном из результатов.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GT 1030
6 902,8 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 6902.75–6902.75; отправки 2020-01-25 — 2020-01-25; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER
1 216,2 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 1216.16–1216.16; отправки 2020-01-19 — 2020-01-19; 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 (97)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 535,8 | 137,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 540,7 | 142 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 563,9 | 141,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 592,7 | 155,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 544,9 | 151,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 550,5 | 153 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 484 | 126,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 604,1 | 99,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 629,9 | 100,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 1 597,6 | 453,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 1 714,2 | 432,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 1 696,7 | 457,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 1 989,4 | 456,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 1 637,1 | 458,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 1 460,4 | 403,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 1 086,1 | 243,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 159,5 | 260,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 182,7 | 279,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 042,1 | 263,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 146,6 | 255,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 1 554,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 1 803,8 | 391,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 1 771,4 | 418,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 1 695,6 | 386,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 1 814,1 | 239,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 2 814 | 782,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 2 979,9 | 795,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 2 828,2 | 703,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 40,1 | 550,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 56,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 104,4 | 560 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 95,7 | 622,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 102,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 105,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 96,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 95,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 45,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 51,5 | 604,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 55,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 48,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 54,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 59,7 | 554,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 56,9 | 478,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 71 | 462,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 80,5 | 580,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 86,3 | 560,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 77 | 452,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 69,6 | 577,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 75,5 | 540,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 47 | 472,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 45,6 | 521,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | — | 139,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 96,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 94,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | — | 638,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | — | 438 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | — | 340,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | — | 359,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 367,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 430,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 256,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 288,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 180,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 181,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | — | 704,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | — | 391,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | — | 436,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | — | 405,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | — | 418,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | — | 218,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 217,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 1 367,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 791,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 859,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 803,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 830,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 528,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 546,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 545,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | — | 2 390,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | — | 1 927,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | — | 2 197,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | — | 1 909,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | — | 1 483 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | — | 1 510,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | — | 2 780,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | — | 759,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 890,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 516,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 556,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 645,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 542,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 562,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 603,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 526,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 564,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 540 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GT 1030 | B · GeForce GTX 1650 SUPER | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | нет данных | TU116-250-KA-A1 | нет данных у A |
| Архитектура | нет данных | Turing | нет данных у A |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 384 (CUDA-ядра) | 1 280 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | нет данных | 1 530 МГц | нет данных у A |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | нет данных | 1 725 МГц | нет данных у A |
| Память | |||
| Видеопамять | 2 ГБ | 4 ГБ | B: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | нет данных | GDDR6 | нет данных у A |
| Шина памяти | нет данных | 128 бит | нет данных у A |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | нет данных | 192 ГБ/с | нет данных у A |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | нет данных | 100 Вт (TDP) | нет данных у A |
| Интерфейс | PCIe 3.0 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
Aнет данных
BTU116-250-KA-A1
нет данных у AАрхитектура
Aнет данных
BTuring
нет данных у AШейдерные блоки
A384 (CUDA-ядра)
B1 280 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
Aнет данных
B1 530 МГц
нет данных у ABoost-частота
Aнет данных
B1 725 МГц
нет данных у AЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A2 ГБ
B4 ГБ
B: больше на 2 ГБТип памяти
Aнет данных
BGDDR6
нет данных у AШина памяти
Aнет данных
B128 бит
нет данных у AПропускная способность
Aнет данных
B192 ГБ/с
нет данных у AБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
Aнет данных
B100 Вт (TDP)
нет данных у ATGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
APCIe 3.0
Bнет данных
нет данных у B
«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
Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GT 1030 и NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER?
NVIDIA GeForce GT 1030: 2 ГБ. NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER: 4 ГБ GDDR6, шина 128 бит.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GT 1030, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 3.1.0, 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 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 3.2.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.