Перейти к содержимому

GeForce GTX 1060 6 GB vs GeForce GTX 1650: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · Pascal

NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB

  • 6 ГБ GDDR5
  • 120 Вт
  • БП от 400 Вт

19 июля 2016

BNVIDIA · Turing

NVIDIA GeForce GTX 1650

  • 4 ГБ GDDR5
  • 75 Вт
  • БП от 300 Вт

23 апреля 2019 · $149 на старте

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 ИИ
← GeForce GTX 1060 6 GBGeForce GTX 1650 →

  • Рендеринг и вычисления

    B +23,1 %

    NVIDIA GeForce GTX 1650 впереди в этом сценарии (до 23,1 % 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 6 GB2

  • Видеопамять на 2 ГБ больше6 ГБ против 4 ГБ

  • Шина памяти на 64 бит больше192 бит против 128 бит

Чем лучше GeForce GTX 16502

  • Blender Benchmark 4.5.0 на 17,6 % быстрее424 сэмплов/мин против 361 сэмплов/мин

  • Энергопотребление карты на 45 Вт ниже75 Вт (мощность карты) против 120 Вт (мощность карты)

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 2.93.1

    GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше

    разница 2,7 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (31)

    A · 131B · 134
    0100200300
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    Разница 2,7 % — ниже порога заметности (5 %).

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB

    130,9 с · измерение сообщества, выборка 38 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 38 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 130.03–131.67; отправки 2021-07-10 — 2022-02-28; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX 1650

    134,4 с · измерение сообщества, выборка 76 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 76 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 131.03–137.76; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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.

  • Blender Benchmark 2.93.1

    GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше

    разница 4,3 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (26)

    A · 473B · 494
    0200400600800
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    Разница 4,3 % — ниже порога заметности (5 %).

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB

    473,5 с · измерение сообщества, выборка 30 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 30 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 464.73–494.3; отправки 2021-07-12 — 2022-02-28; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX 1650

    493,7 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 479.05–499.89; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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.

  • Blender Benchmark 2.93.1

    GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше

    разница 0,2 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (21)

    B · 796A · 798
    0200400600800
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    Разница 0,2 % — ниже порога заметности (5 %).

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB

    797,5 с · измерение сообщества, выборка 21 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 21 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 781.84–807.01; отправки 2021-07-12 — 2022-02-23; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX 1650

    796,1 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 772.6–831.24; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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.

  • Blender Benchmark 4.5.0

    GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше

    B впереди на 17,6 %

    Место среди всех моделей в базе (100)

    A · 361B · 424
    05 00010 00015 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    NVIDIA GeForce GTX 1650 впереди на 17,6 % в этом тесте.

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB

    360,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 57 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 57 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 351.09–366.92; отправки 2025-07-29 — 2026-06-11; 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.

Другие сопоставимые тесты (12)
ТестABРазница
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)366,4438,5B +19,7 %
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)316,2364,1B +15,1 %
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)392,8474,7B +20,8 %
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)383,3448,8B +17,1 %
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)392,5433,3B +10,4 %
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)388,2429,7B +10,7 %
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)391,2470B +20,1 %
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)390,9476,8B +22 %
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)370,1428,9B +15,9 %
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)368,4429,3B +16,5 %
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)359,7442,7B +23,1 %
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)360,5428,4B +18,8 %

У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.

Справочные результаты (91)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)150,8147,7справочно
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA)156,3156,1справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)154,3156,3справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)158,8127,4справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)163,9133,9справочно
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA)519,8571,1справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)528572справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)583,9472,9справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)613,1517,5справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)305,7307,4справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)304,2282,2справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)318,3258,8справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)321,2271,6справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)530,6502,7справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)529,8437,8справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)479,8389,5справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)368336,3справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)866,6911справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)895,1753,6справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)1 599,71 640справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)1 242,11 565,5справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)1 279,11 437,1справочно
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)382,7497,2справочно
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)454489,7справочно
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)456,1419,7справочно
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)429,8522,7справочно
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)471,9498,5справочно
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)283,7391,6справочно
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)445,9508,8справочно
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)388,5488,5справочно
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)294,6417справочно
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)308,2356,4справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)—1 732,3нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—147,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)—149,1нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)—153,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—158,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—157,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—130,3нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX)—137,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—126,2нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—538,9нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—516,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—536,1нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—540,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—549,2нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—499,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—486,7нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—324,2нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—277,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—283,1нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—294,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—302нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA)—294,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—289,1нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—253,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—240,2нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—483нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—472,3нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—499,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—485,1нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA)—472,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—457,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—319,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—298нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—867,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—924,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—894,6нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—905,8нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—942,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—915,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—891,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—722,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—702,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—750,6нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—1 360,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—1 373нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—1 376,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—1 426,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA)—1 215,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—1 885,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—1 073,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—1 068нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—467,7нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—457,1нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—454,8нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—530,9нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—528,8нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—439,3нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—501,2нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—513,4нет пары

У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.

Характеристики

Чип

  • Архитектура

    APascal

    BTuring

    различается

  • Шейдерные блоки

    A1 280 (CUDA-ядра)

    B896 (CUDA-ядра)

    не сравнивается напрямую

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    A1 506 МГц

    B1 485 МГц

    A: больше на 21 МГц

  • Boost-частота

    A1 708 МГц

    B1 665 МГц

    A: больше на 43 МГц

    Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

Память

  • Видеопамять

    A6 ГБ

    B4 ГБ

    A: больше на 2 ГБ

  • Тип памяти

    AGDDR5

    BGDDR5

    одинаково

  • Шина памяти

    A192 бит

    B128 бит

    A: больше на 64 бит

  • Пропускная способность

    A192 ГБ/с

    Bнет данных

    нет данных у B

    Без учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.

Питание и размеры

  • Энергопотребление карты

    A120 Вт (мощность карты)

    B75 Вт (мощность карты)

    A: выше на 45 Вт

    TGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.

  • Рекомендуемый БП

    A400 Вт

    B300 Вт

    A: выше на 100 Вт

  • Интерфейс

    APCIe 3.0

    BPCIe 3.0

    одинаково

  • Длина (референс / Founders Edition)

    A250 мм

    B130 мм

    A: выше на 120 мм

    У партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU.

  • Толщина (слоты)

    A2

    B2

    одинаково

  • Разъёмы питания (референс)

    A1x 6-pin

    B1x 6-pin

    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.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB и NVIDIA GeForce GTX 1650?

NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB: 6 ГБ GDDR5, шина 192 бит. NVIDIA GeForce GTX 1650: 4 ГБ GDDR5, шина 128 бит.

Какой блок питания рекомендует производитель?

Для NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB — от 400 Вт, для NVIDIA GeForce GTX 1650 — от 300 Вт. Это рекомендация для типичной системы; проверьте также разъёмы питания конкретной модели карты.

Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?

NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB: PCIe 3.0. NVIDIA GeForce GTX 1650: PCIe 3.0.

Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1060 6 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.

Источники данных (3)
  • NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1060 6 GB, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1650проверено 7 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 2.90.1, 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 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, 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 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
  • Википедия (англ.) — дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте