GeForce GTX 1050 vs GeForce GTX 960M: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1050 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
A +39,8 %NVIDIA GeForce GTX 1050 впереди в этом сценарии (до 39,8 % 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 10501
Blender Benchmark 2.82 на 39,8 % меньше309 с против 432 с
Чем лучше GeForce GTX 960M1
Энергопотребление карты на 10 Вт ниже65 Вт (TDP) против 75 Вт (TDP)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях. Результаты ноутбучных чипов зависят от модели ноутбука: лимит мощности и охлаждение задаёт его производитель.
- A впереди на 39,8 %
Blender Benchmark 2.82
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1050309,3 сGeForce GTX 960M432,3 сМесто среди всех моделей в базе (23)
A · 309B · 4320200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1050 впереди на 39,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1050
309,3 с · измерение сообщества, выборка 38 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 38 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 278.36–313.04; отправки 2020-02-20 — 2021-05-03; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 960M
432,3 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 408.58–434.86; отправки 2020-02-23 — 2020-09-26; 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 (95)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 2 622,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 272,7 | 372,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 307,6 | 400,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 311,9 | 419,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 336,8 | 417,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 321,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 315,4 | 407 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 268,6 | 322,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 326,9 | 466,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 351,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 347,1 | 459,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 327,6 | 468,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 952,6 | 3 918,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 912,7 | 1 684,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 922,4 | 1 675,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 934,3 | 1 695,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 950,5 | 1 684,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 834 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 908,8 | 1 682,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 826,2 | 1 425,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 1 133,1 | 1 632,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 1 103,1 | 1 621,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 1 158,6 | 1 913,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 642 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 619,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 636,3 | 833,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 638,6 | 868,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 654 | 800,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 598 | 799,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 614,7 | 864,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 651,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 644,2 | 981,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 714,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 1 086,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 1 051,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 1 070 | 1 693,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 991 | 1 845,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 909,7 | 1 471,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 1 038,8 | 1 564,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 938,8 | 1 549,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 825,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 1 123,1 | 1 600,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 842,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 647,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 583,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 617,4 | 2 384,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 548,7 | 2 436,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 540,2 | 2 450 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 737,3 | 2 375,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 351,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 866,9 | 2 517 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 848,7 | 2 507,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 1 958,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 12 147,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 11 497,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 12 940,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 11 171,9 | 9 094,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 31 537,3 | 4 574,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 9 443,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 34 426,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 4 853,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 4 712,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 217,3 | 201,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 204,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 152,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 210,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 207,3 | 170,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 203,2 | 153,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 205 | 156,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 212,7 | 79,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 202,6 | 184,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 180,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 169,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 199,4 | 145,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 224,4 | 180,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 136,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 155,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 173,5 | 105,7 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 121,9 | 93,5 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 142,1 | 101,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 197,8 | 148,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 173,8 | 136,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 181,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 183,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 162,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 169,3 | 124,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 163,1 | 107,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 162,9 | 135,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 179,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 166,4 | 136,5 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 162,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 174,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 162 | 110,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 130 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 137,1 | — | нет 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.
| Характеристика | A · GeForce GTX 1050 | B · GeForce GTX 960M | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | нет данных | GM107 | нет данных у A |
| Архитектура | Pascal | Maxwell | различается |
| Память | |||
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5 | одинаково |
| 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 | 80 ГБ/с | нет данных у A |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному. | 75 Вт (TDP) | 65 Вт (TDP) | A: выше на 10 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
Aнет данных
BGM107
нет данных у AАрхитектура
APascal
BMaxwell
различается
Память
Тип памяти
AGDDR5
BGDDR5
одинаковоШина памяти
Aнет данных
B128 бит
нет данных у AПропускная способность
Aнет данных
B80 ГБ/с
нет данных у AБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A75 Вт (TDP)
B65 Вт (TDP)
A: выше на 10 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному.
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
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1050: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 960M: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1050 или NVIDIA GeForce GTX 960M?
NVIDIA GeForce GTX 1050 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, характеристики NVIDIA GeForce GTX 960M, 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 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.