GeForce GTX 1070 Ti vs GeForce RTX 2050 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU 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 +26,2 %NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU впереди в этом сценарии (до 26,2 % 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 1070 Ti3
Видеопамять на 4 ГБ больше8 ГБ против 4 ГБ
Шина памяти на 192 бит больше256 бит против 64 бит
Пропускная способность на 144,3 ГБ/с больше256,3 ГБ/с против 112 ГБ/с
Чем лучше GeForce RTX 2050 Laptop GPU1
Blender Benchmark 4.5.0 на 26,2 % быстрее747 сэмплов/мин против 592 сэмплов/мин
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 26,2 %
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 RTX 2050 Laptop GPU746,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 592B · 74705 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU впереди на 26,2 % 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 RTX 2050 Laptop GPU
746,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 38 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 38 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 690.49–833.91; отправки 2025-07-17 — 2026-07-19; 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 (92)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 802,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 802,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 88,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 86,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 88 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 89,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 96,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 89,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 89,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 77,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 90 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 88,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 89,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 91,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 286,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 284,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 285,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 286,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 293,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 274,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 280 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 253,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 325,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 338,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 328,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 178,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 182,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 180,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 187,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 178,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 181,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 168,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 175 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 178,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 340,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 341,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 338 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 327,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 296 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 291,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 295,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 300,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 195,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 281,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 206,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 480,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 472,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 474,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 485,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 502,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 471,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 483,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 447,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 475,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 491,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 501,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 773 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 750,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 714,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 690,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 692,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 668,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 745,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 734,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 650,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 751,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 701,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 687,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 674,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 652,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 667,3 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 592,8 | 700,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 495 | 823,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 513,6 | 683,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 658,3 | 724,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 633,8 | 961,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 614,7 | 770,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,3 | 833,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 639,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,4 | 803,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,4 | 849,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 596,6 | 796 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 599,7 | 818,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 590,9 | 695,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 587,9 | 717,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 506,8 | 794,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 647,5 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 Ti | B · GeForce RTX 2050 Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-300-A1 | GA107 | различается |
| Архитектура | Pascal | Ampere | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 432 (CUDA-ядра) | 2 048 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 607 МГц | 1 155 МГц | A: больше на 452 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 477 МГц | A: больше на 206 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 4 ГБ | A: больше на 4 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 64 бит | A: больше на 192 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 256,3 ГБ/с | 112 ГБ/с | A: больше на 144,3 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 180 Вт (TDP) | нет данных | нет данных у B |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x8 | различается |
Чип
Графический чип
AGP104-300-A1
BGA107
различаетсяАрхитектура
APascal
BAmpere
различаетсяШейдерные блоки
A2 432 (CUDA-ядра)
B2 048 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 607 МГц
B1 155 МГц
A: больше на 452 МГцBoost-частота
A1 683 МГц
B1 477 МГц
A: больше на 206 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B4 ГБ
A: больше на 4 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A256 бит
B64 бит
A: больше на 192 битПропускная способность
A256,3 ГБ/с
B112 ГБ/с
A: больше на 144,3 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A180 Вт (TDP)
Bнет данных
нет данных у BTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
APCIe 3.0 x16
BPCIe 3.0 x8
различается
«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 RTX 2050 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU: 4 ГБ GDDR6, шина 64 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU: PCIe 3.0 x8.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti или NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU 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 1070 Ti, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU, 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 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, 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 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.