GeForce GTX 1060 3 GB 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 +91,3 %NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди в этом сценарии (до 91,3 % 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 1060 3 GB2
Энергопотребление карты на 30 Вт ниже120 Вт (TDP) против 150 Вт (TDP)
Цена на старте на $180 ниже$199 против $379
Чем лучше GeForce GTX 10705
Blender Benchmark 4.5.0 на 91,3 % быстрее524 сэмплов/мин против 274 сэмплов/мин
Шейдерные блоки на 768 больше1 920 (CUDA-ядра) против 1 152 (CUDA-ядра)
Видеопамять на 5 ГБ больше8 ГБ против 3 ГБ
Шина памяти на 64 бит больше256 бит против 192 бит
Пропускная способность на 64,1 ГБ/с больше256,3 ГБ/с против 192,2 ГБ/с
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 91,3 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1060 3 GB273,7 сэмплов/минGeForce GTX 1070523,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 274B · 52405 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 91,3 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB
273,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 30 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 30 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 261.53–284.14; отправки 2025-07-18 — 2026-01-30; 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.
Справочные результаты (110)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 160,2 | 104,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 139,4 | 90,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 179,7 | 109,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 183,4 | 108,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 516,2 | 351,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 479,5 | 317,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 647,7 | 386,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 316,2 | 208,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 325,3 | 211,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 528,5 | 362,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 553,3 | 369 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 884,3 | 582,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 832 | 550,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 936,5 | 558,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 22 922 | 850,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 387,4 | 647,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 357,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 263,2 | 449,5 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 232,8 | 474,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 314,3 | 567,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 251,1 | 572,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 258,8 | 567,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 291,6 | 567,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 295,6 | 573,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 305,6 | 574 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 299,6 | 540,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 331,8 | 548 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 273,3 | 527,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 184,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 204 | 461,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | — | 988,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | — | 1 012,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | — | 103,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | — | 104,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | — | 102,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | — | 105,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | — | 112,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | — | 105,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 108,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 162,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 107,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | — | 351,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | — | 361,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | — | 353,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | — | 363,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | — | 365,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | — | 329,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | — | 396,6 | 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 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 412,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 205,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | — | 208,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 211,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 213 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 217,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 204 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 205,8 | 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 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 204,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 213,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | — | 401,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | — | 408,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | — | 401 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | — | 393,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | — | 359,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | — | 345,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | — | 239,7 | 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 2.92GPU, koro (OPTIX) | — | 316,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 247,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 575,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 580,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 575,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 588,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 604,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 558,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 579 | 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 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 592,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | — | 836,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | — | 906,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | — | 878,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | — | 807,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | — | 800,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | — | 763,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | — | 867,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | — | 778,6 | 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 |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 705,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 639,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 642,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 653,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 619,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 631,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 653 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 610,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 662,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 606,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 628,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 534,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 624,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 567,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 522,5 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1060 3 GB | B · GeForce GTX 1070 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | нет данных | GP104-200-A1 | нет данных у A |
| Архитектура | Pascal | Pascal | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 152 (CUDA-ядра) | 1 920 (CUDA-ядра) | B: больше на 768 |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 506 МГц | 1 506 МГц | одинаково |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 708 МГц | 1 683 МГц | A: больше на 25 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 3 ГБ | 8 ГБ | B: больше на 5 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5 | одинаково |
| Шина памяти | 192 бит | 256 бит | B: больше на 64 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 192,2 ГБ/с | 256,3 ГБ/с | B: больше на 64,1 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 120 Вт (TDP) | 150 Вт (TDP) | B: выше на 30 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
Aнет данных
BGP104-200-A1
нет данных у AАрхитектура
APascal
BPascal
одинаковоШейдерные блоки
A1 152 (CUDA-ядра)
B1 920 (CUDA-ядра)
B: больше на 768Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 506 МГц
B1 506 МГц
одинаковоBoost-частота
A1 708 МГц
B1 683 МГц
A: больше на 25 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A3 ГБ
B8 ГБ
B: больше на 5 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR5
одинаковоШина памяти
A192 бит
B256 бит
B: больше на 64 битПропускная способность
A192,2 ГБ/с
B256,3 ГБ/с
B: больше на 64,1 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A120 Вт (TDP)
B150 Вт (TDP)
B: выше на 30 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 1060 3 GB и NVIDIA GeForce GTX 1070?
NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB: 3 ГБ GDDR5, шина 192 бит. NVIDIA GeForce GTX 1070: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1070: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB 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 1060 3 GB, 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 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.90.1, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, 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 3.5.0, 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 5.1.1, 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.