Перейти к содержимому

GeForce GTX 1070 Ti vs GeForce GTX 1660 Ti: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · Pascal

NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti

  • 8 ГБ GDDR5
  • 180 Вт

2 ноября 2017 · $399 на старте

BNVIDIA · Turing

NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti

  • 6 ГБ GDDR6
  • 120 Вт

21 февраля 2019 · $279 на старте

Короткий вывод

Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.

Сравнить с помощью ИИ
← GeForce GTX 1070 TiGeForce GTX 1660 Ti →
  • Рендеринг и вычисления

    зависит от задачи

    Результаты 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 8,4 % меньше78 с против 84 с

  • Blender Benchmark 2.90 на 13,6 % меньше294 с против 333 с

  • Blender Benchmark 2.90 на 14,8 % меньше503 с против 578 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 Ti4

  • Blender Benchmark 4.5.0 на 27,2 % быстрее753 сэмплов/мин против 592 сэмплов/мин

  • Пропускная способность на 31,7 ГБ/с больше288 ГБ/с против 256,3 ГБ/с

  • Энергопотребление карты на 60 Вт ниже120 Вт (TDP) против 180 Вт (TDP)

  • Цена на старте на $120 ниже$279 против $399

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 2.93.1

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

    A впереди на 8,4 %

    Место среди всех моделей в базе (31)

    A · 78B · 84
    0100200300
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 8,4 % 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 Ti

    84,2 с · измерение сообщества, выборка 43 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 43 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 80.69–88.8; отправки 2021-07-14 — 2022-02-26; 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.

  • Blender Benchmark 2.90

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

    A впереди на 13,6 %

    Место среди всех моделей в базе (25)

    A · 294B · 333
    0200400600800
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 13,6 % 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 Ti

    333,4 с · измерение сообщества, выборка 105 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 105 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 325.46–343.87; отправки 2020-09-02 — 2021-02-04; 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 2.90

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

    разница 1,1 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (22)

    B · 186A · 188
    0200400600
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    Разница 1,1 % — 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 Ti

    185,6 с · измерение сообщества, выборка 84 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 84 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 182.06–195.79; отправки 2020-09-04 — 2021-02-04; 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 2.90

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

    разница 0,7 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (22)

    A · 296B · 298
    0200400600800
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    Разница 0,7 % — 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 Ti

    298 с · измерение сообщества, выборка 77 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 77 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 292.89–312.81; отправки 2020-09-04 — 2021-02-04; 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 2.90

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

    A впереди на 14,8 %

    Место среди всех моделей в базе (23)

    A · 503B · 578
    05001 0001 500
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 14,8 % 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 Ti

    577,5 с · измерение сообщества, выборка 82 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 82 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 564.82–600.01; отправки 2020-09-04 — 2021-02-04; 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 2.90

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

    разница 2,4 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (20)

    A · 693B · 709
    05001 0001 500
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    Разница 2,4 % — 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 Ti

    709,3 с · измерение сообщества, выборка 77 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 77 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 693.39–748.04; отправки 2020-09-04 — 2021-02-04; 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 27,2 %

    Место среди всех моделей в базе (100)

    A · 592B · 753
    05 00010 00015 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti впереди на 27,2 % 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 Ti

    752,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 58 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 58 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 713.01–780.43; отправки 2025-07-17 — 2026-07-24; 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 (18)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)86,890,2A +4 %
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)8891,7A +4,2 %
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)89,392,4A +3,4 %
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)96,298,6A +2,4 %
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)285,5322,2A +12,9 %
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)286,1328A +14,7 %
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)182,2173,3B +5,1 %
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)180,9177,1B +2,1 %
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)338284,9B +18,6 %
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)474,3543,8A +14,7 %
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)485,9546,7A +12,5 %
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)714,3704,2B +1,4 %
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)633,8820,5B +29,5 %
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)635,3825,9B +30 %
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)639,7825,2B +29 %
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)662,4862,4B +30,2 %
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)635,4854,4B +34,5 %
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)596,6781,6B +31 %

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

Справочные результаты (76)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA)802,31 104,2справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)802,91 122,6справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)88,490,5справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)89,794,2справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)89,997,3справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)9074,2справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)88,974,5справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)89,572,3справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)91,778справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)286,5331справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)284,4333справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)274,6338,7справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)280341,5справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)253,8300,4справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)325,3298справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)338,1289,8справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)328,2307,1справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)176,7166,2справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)178,2168,3справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)176,6169,5справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)178,1183,9справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)181,7169,5справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)168,7146,3справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)175158,6справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)178,8165,4справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)340,9286,5справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)341,7288,5справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)327,8302,4справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)291,9275справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)295,3286,2справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)300,5269,1справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)195,9182,5справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)281,2—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)206,8230справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)480,4548,6справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)472,5546,1справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)471,7528,2справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)483,3538,2справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)447,2481,4справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)475,9429,1справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)491,7—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)501,4454,8справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)773712,3справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)750,1718,6справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)690,6708,4справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)668,2684,3справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)745,5805,1справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)734,5706,2справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)650,3585,4справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)751,1—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)701,6690,1справочно
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)687,1851,2справочно
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)674,9883,7справочно
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)652,1898,2справочно
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)667,3849,6справочно
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)663,7907,5справочно
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)684971,3справочно
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)592,8763,4справочно
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)495702,6справочно
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)513,6685,6справочно
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)658,3888,1справочно
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)662,6813справочно
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)614,7810,8справочно
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)599,7788,7справочно
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)590,9765,6справочно
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)587,9753,9справочно
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)506,8698,7справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—302,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—148,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—182нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—427нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—598,2нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—773,7нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—777,5нет пары
Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—875,8нет пары
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—686,9нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    AGP104-300-A1

    BTU116-400-A1

    различается
  • Архитектура

    APascal

    BTuring

    различается
  • Шейдерные блоки

    A2 432 (CUDA-ядра)

    B1 536 (CUDA-ядра)

    не сравнивается напрямую

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    A1 607 МГц

    B1 500 МГц

    A: больше на 107 МГц
  • Boost-частота

    A1 683 МГц

    B1 770 МГц

    B: больше на 87 МГц

    Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

Память

  • Видеопамять

    A8 ГБ

    B6 ГБ

    A: больше на 2 ГБ
  • Тип памяти

    AGDDR5

    BGDDR6

    различается
  • Шина памяти

    A256 бит

    B192 бит

    A: больше на 64 бит
  • Пропускная способность

    A256,3 ГБ/с

    B288 ГБ/с

    B: больше на 31,7 ГБ/с

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

Питание и размеры

  • Энергопотребление карты

    A180 Вт (TDP)

    B120 Вт (TDP)

    A: выше на 60 Вт

    TGP (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.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti и NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti?

NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti: 6 ГБ GDDR6, шина 192 бит.

Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti или NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti?

Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.

Источники данных (2)
  • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, 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 3.1.0, 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 4.2.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, 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 4.3.0, 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.

TelegramВКонтакте