Перейти к содержимому

GeForce GT 710 vs GeForce GTX 980 Ti: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · GeForce GT

NVIDIA GeForce GT 710

    27 марта 2014 · $35 на старте

    BNVIDIA · Maxwell

    NVIDIA GeForce GTX 980 Ti

    • 6 ГБ GDDR5
    • 250 Вт

    2 июня 2015 · $649 на старте

    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 GT 7101

    • Цена на старте на $614 ниже$35 против $649

    Чем лучше GeForce GTX 980 Ti1

    • Шина памяти на 320 бит больше384 бит против 64 бит

    Тесты

    Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

    • Blender Benchmark 2.92

      GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше

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

      Об измерении и источнике
      A · NVIDIA GeForce GT 710

      2 599,6 с · измерение сообщества, выборка 2 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 2 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 2577.56–2621.56; отправки 2021-04-06 — 2021-05-28; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti

      115,8 с · измерение сообщества, выборка 10 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 10 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 113.95–117.47; отправки 2021-03-12 — 2021-06-30; 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 (89)
    ТестABРазница
    Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)1 846,794,2справочно
    Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)2 063,694,2справочно
    Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)2 013,195,8справочно
    Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)7 324,3308,5справочно
    Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)5 348,5195,4справочно
    Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)11 595,9368,1справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)8 309432,4справочно
    Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)14 140,7497,8справочно
    Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)31,6—нет пары
    Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)21,3597,2справочно
    Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)22,8—нет пары
    Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)18,8—нет пары
    Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)21,5—нет пары
    Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)18,4—нет пары
    Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)23,7—нет пары
    Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)21,3706,5справочно
    Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)23,4—нет пары
    Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)12—нет пары
    Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)12,9—нет пары
    Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)9,5—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)—1 009,5нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—92,9нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)—92,2нет пары
    Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA)—104,5нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—109,3нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)—74,9нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—104,6нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—94,7нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)—100,9нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)—303,8нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—299,4нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—295,8нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—303,8нет пары
    Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA)—339,9нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—291,6нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—296,6нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—257,6нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—347,5нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)—400,9нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)—469нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—199,7нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—204,2нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—202,4нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—201,2нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—233,4нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—280,9нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—243,7нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—214,6нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)—222,7нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—273,2нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—452,9нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—441,8нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—448,1нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—433,8нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—704,4нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—218,8нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—501,7нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—482,7нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—498,5нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—553,6нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—622,5нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—424,8нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—504,7нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—1 256,3нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—1 235,3нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—1 105,1нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—1 018,5нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—997,4нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—1 290,8нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—1 351,2нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—898,6нет пары
    Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—533нет пары
    Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—504,6нет пары
    Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—404,9нет пары
    Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—443нет пары
    Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—592,4нет пары
    Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—545,1нет пары
    Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—553,2нет пары
    Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—542,3нет пары
    Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—526,7нет пары
    Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—559,7нет пары
    Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—549нет пары
    Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—576,1нет пары
    Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—533,5нет пары
    Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—501,6нет пары
    Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—504,8нет пары
    Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—483,2нет пары
    Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—449,5нет пары
    Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—189,4нет пары

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

    Характеристики

    Чип

    • Графический чип

      Aнет данных

      BGM200-310-A1

      нет данных у A
    • Архитектура

      Aнет данных

      BMaxwell

      нет данных у A
    • Шейдерные блоки

      Aнет данных

      B2 816 (CUDA-ядра)

      нет данных у A

      Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

    Частоты

    • Базовая частота

      Aнет данных

      B1 000 МГц

      нет данных у A
    • Boost-частота

      Aнет данных

      B1 076 МГц

      нет данных у A

      Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

    Память

    • Видеопамять

      Aнет данных

      B6 ГБ

      нет данных у A
    • Тип памяти

      ADDR3

      BGDDR5

      различается
    • Шина памяти

      A64 бит

      B384 бит

      B: больше на 320 бит
    • Пропускная способность

      Aнет данных

      B336,6 ГБ/с

      нет данных у A

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

    Питание и размеры

    • Энергопотребление карты

      Aнет данных

      B250 Вт (TDP)

      нет данных у A

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

    • Интерфейс

      APCIe 2.0

      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.

    ИИ-вердикт
    Источники данных (2)
    • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GT 710, характеристики NVIDIA GeForce GTX 980 Ti, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
    • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.90.1, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, 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 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0проверено 14 ноября 2026

    Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

    TelegramВКонтакте