GeForce GTX 1070 Ti vs GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti 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 +141,9 %NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU впереди в этом сценарии (до 141,9 % 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 1070 Ti2
Видеопамять на 4 ГБ больше8 ГБ против 4 ГБ
Шина памяти на 128 бит больше256 бит против 128 бит
Чем лучше GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU2
Blender Benchmark 2.93.1 на 9,2 % меньше71 с против 78 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 118,4 % быстрее1 292 сэмплов/мин против 592 сэмплов/мин
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 9,2 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti77,7 сGeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU71,1 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 71A · 780100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU впереди на 9,2 % 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 RTX 3050 Ti Laptop GPU
71,1 с · измерение сообщества, выборка 36 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 36 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 65.13–80.73; отправки 2021-07-15 — 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.
- B впереди на 118,4 %
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 RTX 3050 Ti Laptop GPU1 291,7 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 592B · 1 29205 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU впереди на 118,4 % 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 RTX 3050 Ti Laptop GPU
1 291,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 92 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 92 отправок (исключено выбросов: 12), межквартильный размах 1138.79–1369.38; отправки 2025-07-18 — 2026-03-06; 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 (6)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 633,8 | 1 375,7 | B +117,1 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,3 | 1 416,9 | B +123 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 639,7 | 1 399,8 | B +118,8 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,4 | 1 449,7 | B +118,9 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,4 | 1 537,1 | B +141,9 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 596,6 | 1 339,5 | B +124,5 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (89)
| 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 | 81,7 | справочно |
| 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 | 40,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 91,7 | 43,1 | справочно |
| 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 | 263,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 253,8 | 317,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 325,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 338,1 | 159,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 328,2 | 135 | справочно |
| 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 | 159,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 181,7 | 144,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 168,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 175 | 88,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 178,8 | 79,7 | справочно |
| 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 | 262,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 300,5 | 249,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 195,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 281,2 | 187,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 206,8 | 166 | справочно |
| 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 | 512,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 447,2 | 437,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 475,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 491,7 | 198,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 501,4 | 192,1 | справочно |
| 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 | 3 189,2 | справочно |
| 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 | 298,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 687,1 | 707,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 674,9 | 697,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 652,1 | 788,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 667,3 | 616,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 663,7 | 646,3 | справочно |
| 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 | 1 286 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 495 | 1 287,7 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 513,6 | 1 110,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 658,3 | 1 264,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,6 | 1 274 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 614,7 | 1 336,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 599,7 | 1 312,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 590,9 | 1 311,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 587,9 | 1 202,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 506,8 | 1 202,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 691,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 165,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 889,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 908,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 1 109 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 Ti | B · GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-300-A1 | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Pascal | Ampere | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 432 (CUDA-ядра) | 2 560 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 607 МГц | нет данных | нет данных у B |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | нет данных | нет данных у B |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 4 ГБ | A: больше на 4 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 128 бит | A: больше на 128 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 256,3 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. | 180 Вт (TDP) | нет данных | нет данных у B |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
AGP104-300-A1
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
APascal
BAmpere
различаетсяШейдерные блоки
A2 432 (CUDA-ядра)
B2 560 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 607 МГц
Bнет данных
нет данных у BBoost-частота
A1 683 МГц
Bнет данных
нет данных у BЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B4 ГБ
A: больше на 4 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A256 бит
B128 бит
A: больше на 128 битПропускная способность
A256,3 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
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
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 RTX 3050 Ti Laptop GPU?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU: 4 ГБ GDDR6, шина 128 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti или NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU?
NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti 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 (3)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPUпроверено 7 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.