GeForce GTX 1060 3 GB vs GeForce GTX 1650: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1650 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 +54,9 %NVIDIA GeForce GTX 1650 впереди в этом сценарии (до 54,9 % 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 GB1
Шина памяти на 64 бит больше192 бит против 128 бит
Чем лучше GeForce GTX 16503
Blender Benchmark 4.5.0 на 54,9 % быстрее424 сэмплов/мин против 274 сэмплов/мин
Видеопамять на 1 ГБ больше4 ГБ против 3 ГБ
Цена на старте на $50 ниже$149 против $199
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 54,9 %
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 1650424 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 274B · 42405 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1650 впереди на 54,9 % 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 1650
424 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 143 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 143 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 388.63–450.69; отправки 2025-07-19 — 2026-10-11; 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 (107)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 160,2 | 156,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 139,4 | 134,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 179,7 | 127,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 183,4 | 133,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 516,2 | 572 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 479,5 | 493,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 647,7 | 472,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 316,2 | 307,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 325,3 | 282,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 528,5 | 502,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 553,3 | 437,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 884,3 | 911 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 832 | 796,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 936,5 | 750,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 22 922 | 1 565,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 387,4 | 489,7 | 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 | 391,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 232,8 | 364,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 314,3 | 474,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 251,1 | 448,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 258,8 | 433,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 291,6 | 429,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 295,6 | 470 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 305,6 | 476,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 299,6 | 428,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 331,8 | 429,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 273,3 | 428,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 184,6 | 417 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 204 | 356,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | — | 1 732,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | — | 147,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | — | 147,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | — | 149,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | — | 153,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | — | 158,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 156,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | — | 157,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 130,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 137,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 126,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | — | 538,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | — | 516,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | — | 536,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | — | 540,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 571,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | — | 549,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | — | 499,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 486,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 517,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 324,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | — | 277,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 283,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 294,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 302 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 294,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 289,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 253,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 240,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 258,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 271,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | — | 483 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | — | 472,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | — | 499,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | — | 485,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA) | — | 472,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | — | 457,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | — | 319,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 298 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | — | 389,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 336,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 867,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 924,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 894,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 905,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 942,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 915,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 891,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 722,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 702,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 753,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | — | 1 360,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | — | 1 373 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | — | 1 376,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | — | 1 426,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA) | — | 1 215,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | — | 1 885,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | — | 1 640 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | — | 1 073,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 1 068 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 1 437,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 467,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 457,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 454,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 530,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 497,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 419,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 528,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 522,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 439,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 501,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 513,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 498,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 438,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 508,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 488,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 442,7 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1060 3 GB | B · GeForce GTX 1650 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 152 (CUDA-ядра) | 896 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 506 МГц | 1 485 МГц | A: больше на 21 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 708 МГц | 1 665 МГц | A: больше на 43 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 3 ГБ | 4 ГБ | B: больше на 1 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5 | одинаково |
| Шина памяти | 192 бит | 128 бит | A: больше на 64 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 192,2 ГБ/с | нет данных | нет данных у B |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 120 Вт (TDP) | 75 Вт (мощность карты) | не сравнивается напрямую |
| Рекомендуемый БП | нет данных | 300 Вт | нет данных у A |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 | различается |
| Длина (референс / Founders Edition)У партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU. | нет данных | 130 мм | нет данных у A |
| Толщина (слоты) | нет данных | 2 | нет данных у A |
| Разъёмы питания (референс) | нет данных | 1x 6-pin | нет данных у A |
Чип
Архитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A1 152 (CUDA-ядра)
B896 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 506 МГц
B1 485 МГц
A: больше на 21 МГцBoost-частота
A1 708 МГц
B1 665 МГц
A: больше на 43 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A3 ГБ
B4 ГБ
B: больше на 1 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR5
одинаковоШина памяти
A192 бит
B128 бит
A: больше на 64 битПропускная способность
A192,2 ГБ/с
Bнет данных
нет данных у BБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A120 Вт (TDP)
B75 Вт (мощность карты)
не сравнивается напрямуюTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Рекомендуемый БП
Aнет данных
B300 Вт
нет данных у AИнтерфейс
APCIe 3.0 x16
BPCIe 3.0
различаетсяДлина (референс / Founders Edition)
Aнет данных
B130 мм
нет данных у AУ партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU.
Толщина (слоты)
Aнет данных
B2
нет данных у AРазъёмы питания (референс)
Aнет данных
B1x 6-pin
нет данных у A
«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 1650?
NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB: 3 ГБ GDDR5, шина 192 бит. NVIDIA GeForce GTX 1650: 4 ГБ GDDR5, шина 128 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1650: PCIe 3.0.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB или NVIDIA GeForce GTX 1650?
NVIDIA GeForce GTX 1650 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 (3)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1060 3 GB, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1650проверено 7 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.90.1, тест Blender Benchmark 2.91.2, 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.