GeForce GTX 1050 Ti vs GeForce GTX 1070: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
B +167,3 %NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди в этом сценарии (до 167,3 % в сопоставимых тестах).
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 GeForce GTX 1050 Ti2
Энергопотребление карты на 75 Вт ниже75 Вт (TDP) против 150 Вт (TDP)
Цена на старте на $240 ниже$139 против $379
Чем лучше GeForce GTX 107010
Blender Benchmark 2.93.1 на 132,9 % меньше90 с против 210 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 104,4 % меньше318 с против 650 с
Blender Benchmark 2.90 на 136,5 % меньше217 с против 514 с
Blender Benchmark 2.90 на 111,4 % меньше360 с против 760 с
Blender Benchmark 2.90 на 122,1 % меньше604 с против 1 342 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 150,3 % быстрее524 сэмплов/мин против 209 сэмплов/мин
Шейдерные блоки на 1 152 больше1 920 (CUDA-ядра) против 768 (CUDA-ядра)
Видеопамять на 4 ГБ больше8 ГБ против 4 ГБ
Шина памяти на 128 бит больше256 бит против 128 бит
Пропускная способность на 144,2 ГБ/с больше256,3 ГБ/с против 112,1 ГБ/с
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 132,9 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti210,1 сGeForce GTX 107090,2 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 90A · 2100100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 132,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
210,1 с · измерение сообщества, выборка 39 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 39 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 208.16–213.28; отправки 2021-07-13 — 2022-02-27; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1070
90,2 с · измерение сообщества, выборка 83 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 83 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 88.16–91.66; отправки 2021-07-11 — 2022-02-28; 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.
- B впереди на 104,4 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti649,9 сGeForce GTX 1070317,9 сМесто среди всех моделей в базе (26)
B · 318A · 6500200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 104,4 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
649,9 с · измерение сообщества, выборка 21 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 21 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 639.11–666.02; отправки 2021-07-29 — 2022-02-27; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1070
317,9 с · измерение сообщества, выборка 54 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 54 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 310.1–327.85; отправки 2021-07-09 — 2022-02-24; 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.
- B впереди на 136,5 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti513,6 сGeForce GTX 1070217,2 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 217A · 5140200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 136,5 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
513,6 с · измерение сообщества, выборка 28 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 28 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 507.94–520.93; отправки 2020-09-03 — 2021-01-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1070
217,2 с · измерение сообщества, выборка 159 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 159 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 212.58–221.75; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; 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.
- B впереди на 111,4 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti760,2 сGeForce GTX 1070359,7 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 360A · 7600200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 111,4 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
760,2 с · измерение сообщества, выборка 26 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 26 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 746.79–768.74; отправки 2020-09-02 — 2021-01-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1070
359,7 с · измерение сообщества, выборка 157 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 157 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 350.81–370.44; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; 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.
- B впереди на 122,1 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti1 342,2 сGeForce GTX 1070604,4 сМесто среди всех моделей в базе (23)
B · 604A · 1 34205001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 122,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
1 342,2 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 1328.71–1356.78; отправки 2020-09-03 — 2021-01-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1070
604,4 с · измерение сообщества, выборка 154 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 154 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 591.84–621.3; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; 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.
- B впереди на 150,3 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti209,2 сэмплов/минGeForce GTX 1070523,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 209B · 52405 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 150,3 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
209,2 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 70 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 70 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 197.88–217.04; отправки 2025-07-18 — 2026-04-28; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1070
523,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 72 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 72 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 509.18–537.94; отправки 2025-07-25 — 2026-03-05; 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 (17)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 239,3 | 104,1 | B +129,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 240,3 | 102,9 | B +133,5 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 246,7 | 105,6 | B +133,6 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 262,2 | 112,1 | B +133,9 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 714,7 | 361,2 | B +97,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 724,1 | 353,4 | B +104,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 736,9 | 363,8 | B +102,6 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 750,3 | 365,3 | B +105,4 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 496,8 | 211,7 | B +134,7 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 504,2 | 213 | B +136,7 % |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 177,4 | 474,2 | B +167,3 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 224,2 | 567,2 | B +153 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 218,1 | 567,4 | B +160,1 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 213,5 | 567,6 | B +165,9 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 229,8 | 574 | B +149,8 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 215,3 | 522,5 | B +142,7 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 209 | 527,1 | B +152,1 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (91)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 2 202,7 | 988,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 980,4 | 1 012,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 244,6 | 103,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 262,1 | 105,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 246,2 | 104,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 282 | 108,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 291,2 | 107,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 281 | 109,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 291 | 108,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 740,8 | 351,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 765,4 | 329,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 713,6 | 351,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 889,8 | 396,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 927,7 | 386,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 948,2 | 412,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 499,3 | 205,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 484,7 | 208,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 493,1 | 208,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 497,5 | 211,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 528,7 | 205,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 566,2 | 204,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 613,6 | 213,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 863,8 | 401,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 830,5 | 408,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 830,1 | 401 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 807,5 | 393,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 760,2 | 362,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 773,5 | 369 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 635,9 | 239,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 905,2 | 316,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 414,9 | 575,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 228,3 | 580,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 252,9 | 575,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 278,6 | 588,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 271,1 | 582,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 168,2 | 550,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 443,6 | 579 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 483,2 | 558,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 577,2 | 592,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 14 116,7 | 836,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 9 729,6 | 906,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 7 575 | 878,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 8 373,1 | 807,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 9 266,8 | 800,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 7 320 | 763,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 6 327,4 | 867,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 5 837,1 | 850,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 3 441,1 | 778,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 261,7 | 705,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 226,7 | 639,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 229 | 642,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 218 | 653,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 275,9 | 619,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 218,6 | 647,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 262,3 | 631,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 279,4 | 653 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 235,7 | 610,5 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 238,8 | 662,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 252,3 | 606,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 273,9 | 628,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 303,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 277,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 232 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 217,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 214,1 | 534,5 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 182,3 | 449,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 238 | 624,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 226,7 | 567,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 223,8 | 572,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 204 | 573,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 208,3 | 540,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 211 | 548 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 179,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 194,6 | 461,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 162,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 630,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 389,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 204 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 322,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 200,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | — | 345,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | — | 377,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 228,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 247,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 558,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 873,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 560,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | — | 1 202,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 752,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | — | 818,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 848,4 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1050 Ti | B · GeForce GTX 1070 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP107-400-A1 | GP104-200-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Pascal | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 768 (CUDA-ядра) | 1 920 (CUDA-ядра) | B: больше на 1 152 |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 291 МГц | 1 506 МГц | B: больше на 215 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 392 МГц | 1 683 МГц | B: больше на 291 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 4 ГБ | 8 ГБ | B: больше на 4 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5 | одинаково |
| Шина памяти | 128 бит | 256 бит | B: больше на 128 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 112,1 ГБ/с | 256,3 ГБ/с | B: больше на 144,2 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 75 Вт (TDP) | 150 Вт (TDP) | B: выше на 75 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
AGP107-400-A1
BGP104-200-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BPascal
одинаковоШейдерные блоки
A768 (CUDA-ядра)
B1 920 (CUDA-ядра)
B: больше на 1 152Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 291 МГц
B1 506 МГц
B: больше на 215 МГцBoost-частота
A1 392 МГц
B1 683 МГц
B: больше на 291 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A4 ГБ
B8 ГБ
B: больше на 4 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR5
одинаковоШина памяти
A128 бит
B256 бит
B: больше на 128 битПропускная способность
A112,1 ГБ/с
B256,3 ГБ/с
B: больше на 144,2 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A75 Вт (TDP)
B150 Вт (TDP)
B: выше на 75 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
APCIe 3.0 x16
BPCIe 3.0 x16
одинаково
«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 GTX 1050 Ti и NVIDIA GeForce GTX 1070?
NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti: 4 ГБ GDDR5, шина 128 бит. NVIDIA GeForce GTX 1070: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1070: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti или NVIDIA GeForce GTX 1070?
NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81, 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 2.90.1, 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 4.1.0, 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 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.