GeForce GTX 1050 Ti vs GeForce GTX 1650 SUPER: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER 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 +83,6 %NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER впереди в этом сценарии (до 83,6 % 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 25 Вт ниже75 Вт (TDP) против 100 Вт (TDP)
Цена на старте на $20 ниже$139 против $159
Чем лучше GeForce GTX 1650 SUPER6
Blender Benchmark 2.93.1 на 66,5 % меньше126 с против 210 с
Blender Benchmark 2.90 на 63,9 % меньше458 с против 750 с
Blender Benchmark 2.90 на 83,6 % меньше280 с против 514 с
Blender Benchmark 2.90 на 74,2 % меньше436 с против 760 с
Blender Benchmark 2.90 на 56,2 % меньше859 с против 1 342 с
Пропускная способность на 79,9 ГБ/с больше192 ГБ/с против 112,1 ГБ/с
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 66,5 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti210,1 сGeForce GTX 1650 SUPER126,2 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 126A · 2100100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER впереди на 66,5 % 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 1650 SUPER
126,2 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 124.97–128.98; отправки 2021-07-17 — 2022-02-25; 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 63,9 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti750,3 сGeForce GTX 1650 SUPER457,9 сМесто среди всех моделей в базе (25)
B · 458A · 7500200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER впереди на 63,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti
750,3 с · измерение сообщества, выборка 42 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 42 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 729.86–762.18; отправки 2020-09-04 — 2021-01-28; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER
457,9 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 449.24–463.14; отправки 2020-09-03 — 2021-01-18; 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 83,6 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti513,6 сGeForce GTX 1650 SUPER279,8 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 280A · 5140200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER впереди на 83,6 % 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 1650 SUPER
279,8 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 275.58–282.32; отправки 2020-09-03 — 2021-01-18; 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 74,2 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti760,2 сGeForce GTX 1650 SUPER436,3 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 436A · 7600200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER впереди на 74,2 % 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 1650 SUPER
436,3 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 429.7–442.75; отправки 2020-09-03 — 2021-01-18; 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 56,2 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050 Ti1 342,2 сGeForce GTX 1650 SUPER859,5 сМесто среди всех моделей в базе (23)
B · 859A · 1 34205001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER впереди на 56,2 % 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 1650 SUPER
859,5 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 843.62–871.67; отправки 2020-09-03 — 2021-01-18; 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.
Другие сопоставимые тесты (4)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 240,3 | 142 | B +69,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 246,7 | 141,2 | B +74,7 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 262,2 | 155,3 | B +68,8 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 736,9 | 432,9 | B +70,2 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (93)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 2 202,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 980,4 | 1 216,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 244,6 | 139,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 239,3 | 137,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 262,1 | 151,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 246,2 | 153 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 282 | 96,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 291,2 | 94,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 281 | 99,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 291 | 100,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 740,8 | 638,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 714,7 | 453,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 724,1 | 438 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 765,4 | 456,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 713,6 | 458,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 649,9 | 403,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 889,8 | 340,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 927,7 | 359,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 948,2 | 367,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 499,3 | 430,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 484,7 | 243,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 496,8 | 256,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 504,2 | 260,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 493,1 | 288,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 497,5 | 255,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 528,7 | 180,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 566,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 613,6 | 181,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 863,8 | 704,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 830,5 | 391,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 830,1 | 391,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 807,5 | 418,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 760,2 | 418,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 773,5 | 386,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 635,9 | 218,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 905,2 | 239,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 414,9 | 1 367,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 228,3 | 782,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 252,9 | 791,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 278,6 | 795,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 271,1 | 830,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 168,2 | 703,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 443,6 | 528,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 483,2 | 546,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 577,2 | 545,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 14 116,7 | 2 390,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 9 729,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 7 575 | 1 927,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 8 373,1 | 2 197,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 9 266,8 | 1 909,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 7 320 | 1 483 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 6 327,4 | 1 510,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 5 837,1 | 2 780,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 3 441,1 | 759,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 261,7 | 516,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 226,7 | 550,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 229 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 218 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 275,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 218,6 | 560 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 262,3 | 622,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 279,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 235,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 238,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 252,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 273,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 303,3 | 604,7 | справочно |
| 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 | 556,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 209,2 | 554,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 182,3 | 478,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 177,4 | 462,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 238 | 645,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 224,2 | 580,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 226,7 | 542,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 223,8 | 560,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 218,1 | 562,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 213,5 | 452,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 204 | 603,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 229,8 | 577,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 208,3 | 526,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 211 | 564,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 215,3 | 540 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 209 | 540,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 179,9 | 472,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 194,6 | 521,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 263,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | — | 405,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 217,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 803,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 890,6 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1050 Ti | B · GeForce GTX 1650 SUPER | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP107-400-A1 | TU116-250-KA-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 768 (CUDA-ядра) | 1 280 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 291 МГц | 1 530 МГц | B: больше на 239 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 392 МГц | 1 725 МГц | B: больше на 333 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 4 ГБ | 4 ГБ | одинаково |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 128 бит | 128 бит | одинаково |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 112,1 ГБ/с | 192 ГБ/с | B: больше на 79,9 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 75 Вт (TDP) | 100 Вт (TDP) | B: выше на 25 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
AGP107-400-A1
BTU116-250-KA-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A768 (CUDA-ядра)
B1 280 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 291 МГц
B1 530 МГц
B: больше на 239 МГцBoost-частота
A1 392 МГц
B1 725 МГц
B: больше на 333 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A4 ГБ
B4 ГБ
одинаковоТип памяти
AGDDR5
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A128 бит
B128 бит
одинаковоПропускная способность
A112,1 ГБ/с
B192 ГБ/с
B: больше на 79,9 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A75 Вт (TDP)
B100 Вт (TDP)
B: выше на 25 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
APCIe 3.0 x16
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 GTX 1050 Ti и NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER?
NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti: 4 ГБ GDDR5, шина 128 бит. NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER: 4 ГБ GDDR6, шина 128 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti или NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER?
NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER 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 1650 SUPER, 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 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.