GeForce GTX 1070 vs GeForce GTX 1070 Ti: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti 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 +27,2 %NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди в этом сценарии (до 27,2 % 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 10702
Энергопотребление карты на 30 Вт ниже150 Вт (TDP) против 180 Вт (TDP)
Цена на старте на $20 ниже$379 против $399
Чем лучше GeForce GTX 1070 Ti8
Blender Benchmark 2.93.1 на 16,1 % меньше78 с против 90 с
Blender Benchmark 2.90 на 24,5 % меньше294 с против 365 с
Blender Benchmark 2.90 на 15,8 % меньше188 с против 217 с
Blender Benchmark 2.90 на 21,5 % меньше296 с против 360 с
Blender Benchmark 2.90 на 20,2 % меньше503 с против 604 с
Blender Benchmark 2.90 на 15,6 % меньше693 с против 800 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 13 % быстрее592 сэмплов/мин против 524 сэмплов/мин
Шейдерные блоки на 512 больше2 432 (CUDA-ядра) против 1 920 (CUDA-ядра)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 16,1 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 107090,2 сGeForce GTX 1070 Ti77,7 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 78A · 900100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 16,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
90,2 с · измерение сообщества, выборка 83 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 83 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 88.16–91.66; отправки 2021-07-11 — 2022-02-28; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · 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.
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 24,5 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070365,3 сGeForce GTX 1070 Ti293,5 сМесто среди всех моделей в базе (25)
B · 294A · 3650200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 24,5 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
365,3 с · измерение сообщества, выборка 179 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 179 отправок (исключено выбросов: 23), межквартильный размах 355.81–376.18; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · 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.
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 15,8 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070217,2 сGeForce GTX 1070 Ti187,6 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 188A · 2170200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 15,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
217,2 с · измерение сообщества, выборка 159 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 159 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 212.58–221.75; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · 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.
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 21,5 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070359,7 сGeForce GTX 1070 Ti296 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 296A · 3600200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 21,5 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
359,7 с · измерение сообщества, выборка 157 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 157 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 350.81–370.44; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · 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.
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 20,2 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070604,4 сGeForce GTX 1070 Ti502,9 сМесто среди всех моделей в базе (23)
B · 503A · 60405001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 20,2 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
604,4 с · измерение сообщества, выборка 154 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 154 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 591.84–621.3; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · 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.
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 15,6 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070800,4 сGeForce GTX 1070 Ti692,6 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 693A · 80005001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 15,6 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
800,4 с · измерение сообщества, выборка 138 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 138 отправок (исключено выбросов: 22), межквартильный размах 784.18–821.9; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · 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.
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 13 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1070523,6 сэмплов/минGeForce GTX 1070 Ti591,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 524B · 59205 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди на 13 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
523,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 72 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 72 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 509.18–537.94; отправки 2025-07-25 — 2026-03-05; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · 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.
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 (20)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 103,4 | 88,4 | B +17 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 104,1 | 86,8 | B +19,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 102,9 | 88 | B +16,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 105,6 | 89,3 | B +18,2 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 112,1 | 96,2 | B +16,5 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 351,4 | 286,5 | B +22,7 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 353,4 | 285,5 | B +23,8 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 363,8 | 286,1 | B +27,2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,7 | 182,2 | B +16,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 213 | 180,9 | B +17,8 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 401 | 338 | B +18,6 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,1 | 474,3 | B +21,3 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 588,2 | 485,9 | B +21,1 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 878,9 | 714,3 | B +23 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,2 | 633,8 | B +11,7 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,4 | 635,3 | B +12 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,6 | 639,7 | B +12,7 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 573,3 | 662,4 | B +15,5 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 574 | 635,4 | B +10,7 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 540,2 | 596,6 | B +10,4 % |
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) | 988,7 | 802,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 012,7 | 802,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 105,4 | 89,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 104,2 | 89,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,5 | 90 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 162,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 107,8 | 88,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 109,1 | 89,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,3 | 91,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 361,2 | 284,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 329,9 | 274,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 351,7 | 280 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 317,9 | 253,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 396,6 | 325,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | 630,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 389,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 386,7 | 338,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 412,9 | 328,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 205,9 | 176,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 208,3 | 178,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 204 | 176,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 208,4 | 178,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,5 | 181,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 205,8 | 168,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 322,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 200,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 204,8 | 175 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 213,2 | 178,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 401,4 | 340,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 408,8 | 341,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 393,7 | 327,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 345,7 | 291,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 362,2 | 295,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 369 | 300,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 239,7 | 195,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | 377,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 228,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 316,7 | 281,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 247,4 | 206,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,7 | 480,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 580,5 | 472,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 558,8 | 471,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 582,9 | 483,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 550,6 | 447,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 579 | 475,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 873,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 560,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 558,4 | 491,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 592,5 | 501,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 836,2 | 773 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 906,2 | 750,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 807,6 | 690,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 763,4 | 668,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 867,1 | 745,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 850,4 | 734,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 778,6 | 650,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | 1 202,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 752,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 818,9 | 751,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 848,4 | 701,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 705,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 639,5 | 687,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 642,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 653,8 | 674,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 619,2 | 652,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 647,6 | 667,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 631,4 | 663,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 653 | 684 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 610,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 662,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 606,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 628,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 534,5 | 592,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 449,5 | 495 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474,2 | 513,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,6 | 658,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,1 | 662,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 572,3 | 614,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 548 | 599,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 522,5 | 590,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 527,1 | 587,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 461,2 | 506,8 | справочно |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 | B · GeForce GTX 1070 Ti | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-200-A1 | GP104-300-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Pascal | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 920 (CUDA-ядра) | 2 432 (CUDA-ядра) | B: больше на 512 |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 506 МГц | 1 607 МГц | B: больше на 101 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 683 МГц | одинаково |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 8 ГБ | одинаково |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5 | одинаково |
| Шина памяти | 256 бит | 256 бит | одинаково |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 256,3 ГБ/с | 256,3 ГБ/с | одинаково |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 150 Вт (TDP) | 180 Вт (TDP) | B: выше на 30 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
AGP104-200-A1
BGP104-300-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BPascal
одинаковоШейдерные блоки
A1 920 (CUDA-ядра)
B2 432 (CUDA-ядра)
B: больше на 512Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 506 МГц
B1 607 МГц
B: больше на 101 МГцBoost-частота
A1 683 МГц
B1 683 МГц
одинаковоЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B8 ГБ
одинаковоТип памяти
AGDDR5
BGDDR5
одинаковоШина памяти
A256 бит
B256 бит
одинаковоПропускная способность
A256,3 ГБ/с
B256,3 ГБ/с
одинаковоБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A150 Вт (TDP)
B180 Вт (TDP)
B: выше на 30 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
APCIe 3.0 x16
BPCIe 3.0 x16
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.
Вопросы и ответы
Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GTX 1070 и NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti?
NVIDIA GeForce GTX 1070: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1070: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 или NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti 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, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070 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 2.90.1, 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 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, 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 5.1.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.