GeForce GTX 1070 Ti vs GeForce GTX 1660 SUPER: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
зависит от задачиРезультаты тестов расходятся — выбор зависит от конкретной задачи.
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 1070 Ti5
Blender Benchmark 2.93.1 на 5 % меньше78 с против 82 с
Blender Benchmark 2.90 на 13,1 % меньше294 с против 332 с
Blender Benchmark 2.90 на 12,2 % меньше503 с против 564 с
Видеопамять на 2 ГБ больше8 ГБ против 6 ГБ
Шина памяти на 64 бит больше256 бит против 192 бит
Чем лучше GeForce GTX 1660 SUPER4
Blender Benchmark 4.5.0 на 27,4 % быстрее754 сэмплов/мин против 592 сэмплов/мин
Пропускная способность на 79,7 ГБ/с больше336 ГБ/с против 256,3 ГБ/с
Энергопотребление карты на 55 Вт ниже125 Вт (TDP) против 180 Вт (TDP)
Цена на старте на $170 ниже$229 против $399
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- A впереди на 5 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti77,7 сGeForce GTX 1660 SUPER81,6 сМесто среди всех моделей в базе (31)
A · 78B · 820100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 5 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
77,7 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 76.96–78.05; отправки 2021-07-12 — 2022-02-25; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
81,6 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 80.4–87.83; отправки 2021-07-10 — 2022-02-24; 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.
- A впереди на 13,1 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti293,5 сGeForce GTX 1660 SUPER331,9 сМесто среди всех моделей в базе (25)
A · 294B · 3320200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 13,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
293,5 с · измерение сообщества, выборка 75 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 75 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 280.96–296.59; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
331,9 с · измерение сообщества, выборка 142 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 142 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 325.39–339.09; отправки 2020-09-02 — 2021-05-10; 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.
- разница 3,9 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti187,6 сGeForce GTX 1660 SUPER180,5 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 181A · 1880200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 3,9 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
187,6 с · измерение сообщества, выборка 56 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 56 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 179.05–190.86; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
180,5 с · измерение сообщества, выборка 106 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 106 отправок (исключено выбросов: 24), межквартильный размах 178.43–182.83; отправки 2020-09-02 — 2021-05-10; 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.
- разница 2,7 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti296 сGeForce GTX 1660 SUPER288,3 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 288A · 2960200400600800Каждая 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 1070 Ti
296 с · измерение сообщества, выборка 52 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 52 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 283.33–300.59; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
288,3 с · измерение сообщества, выборка 91 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 91 отправок (исключено выбросов: 19), межквартильный размах 284.81–290.84; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; 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.
- A впереди на 12,2 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti502,9 сGeForce GTX 1660 SUPER564,4 сМесто среди всех моделей в базе (23)
A · 503B · 56405001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 12,2 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
502,9 с · измерение сообщества, выборка 52 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 52 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 479.86–509.1; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
564,4 с · измерение сообщества, выборка 99 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 99 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 555.7–572.24; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; 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.
- разница 0,3 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti692,6 сGeForce GTX 1660 SUPER690,9 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 691A · 69305001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 0,3 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
692,6 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 663.89–711.48; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
690,9 с · измерение сообщества, выборка 91 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 91 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 679.94–700.55; отправки 2020-09-02 — 2021-05-10; 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 27,4 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti591,6 сэмплов/минGeForce GTX 1660 SUPER753,8 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 592B · 75405 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER впереди на 27,4 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
591,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 582.59–600.66; отправки 2025-07-19 — 2026-04-11; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
753,8 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 102 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 102 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 722.53–764.51; отправки 2025-07-20 — 2026-04-11; 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 (17)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 88 | 89,6 | A +1,8 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 89,3 | 90,6 | A +1,4 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 96,2 | 94,8 | B +1,5 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 285,5 | 322,1 | A +12,8 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 286,1 | 331,8 | A +16 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 182,2 | 171,9 | B +6 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 180,9 | 177,3 | B +2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 338 | 287,8 | B +17,4 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 474,3 | 546,3 | A +15,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 485,9 | 543,6 | A +11,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 714,3 | 696,3 | B +2,6 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 633,8 | 825,9 | B +30,3 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,3 | 820,6 | B +29,2 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 639,7 | 779,4 | B +21,8 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,4 | 818,7 | B +23,6 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,4 | 831,8 | B +30,9 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 596,6 | 751,9 | B +26 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (82)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 802,3 | 1 123,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 802,9 | 1 096,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 88,4 | 88,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 86,8 | 88,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 89,7 | 93,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 89,9 | 95,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 90 | 77 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 88,9 | 77,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 89,5 | 76,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 91,7 | 79,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 286,5 | 333,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 284,4 | 336,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 274,6 | 336,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 280 | 351,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 253,8 | 308,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 325,3 | 309,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 338,1 | 315,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 328,2 | 311,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,7 | 153,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 178,2 | 165,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,6 | 167,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 178,1 | 194,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 181,7 | 176 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 168,7 | 154,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 175 | 173,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 178,8 | 152,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 340,9 | 287,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 341,7 | 287,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 327,8 | 302,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 291,9 | 271,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 295,3 | 293 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 300,5 | 280,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 195,9 | 191,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 281,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 206,8 | 192,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 480,4 | 546,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 472,5 | 543 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 471,7 | 527,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 483,3 | 555,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 447,2 | 499,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 475,9 | 439,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 491,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 501,4 | 431,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 773 | 704,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 750,1 | 702 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 690,6 | 714,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 668,2 | 686,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 745,5 | 845,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 734,5 | 757 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 650,3 | 604,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 751,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 701,6 | 1 041 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 687,1 | 858,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 674,9 | 884,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 652,1 | 895,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 667,3 | 823,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 663,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 684 | 945,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 592,8 | 754,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 495 | 700,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 513,6 | 679,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 658,3 | 850,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,6 | 843,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 614,7 | 809,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 599,7 | 768,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 590,9 | 750,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 587,9 | 735,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 506,8 | 692 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 330,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 307 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 153,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 192,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 443,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 605,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 847,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 851 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 650,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 834,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 847,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 864,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 807 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 616,7 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 Ti | B · GeForce GTX 1660 SUPER | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-300-A1 | TU116-300-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 432 (CUDA-ядра) | 1 408 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 607 МГц | 1 530 МГц | A: больше на 77 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 785 МГц | B: больше на 102 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 6 ГБ | A: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 192 бит | A: больше на 64 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 256,3 ГБ/с | 336 ГБ/с | B: больше на 79,7 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 180 Вт (TDP) | 125 Вт (TDP) | A: выше на 55 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
AGP104-300-A1
BTU116-300-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A2 432 (CUDA-ядра)
B1 408 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 607 МГц
B1 530 МГц
A: больше на 77 МГцBoost-частота
A1 683 МГц
B1 785 МГц
B: больше на 102 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B6 ГБ
A: больше на 2 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A256 бит
B192 бит
A: больше на 64 битПропускная способность
A256,3 ГБ/с
B336 ГБ/с
B: больше на 79,7 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A180 Вт (TDP)
B125 Вт (TDP)
A: выше на 55 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 1070 Ti и NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER: 6 ГБ GDDR6, шина 192 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti или NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER?
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1660 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 2.90.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.2.0, 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 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.