GeForce GTX 1070 vs GeForce GTX 1080 Ti: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1080 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 +90,3 %NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди в этом сценарии (до 90,3 % 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 100 Вт ниже150 Вт (TDP) против 250 Вт (TDP)
Цена на старте на $320 ниже$379 против $699
Чем лучше GeForce GTX 1080 Ti14
Blender Benchmark 2.81 на 86,7 % меньше530 с против 989 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 60,5 % меньше56 с против 90 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 72,7 % меньше63 с против 108 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 84,9 % меньше172 с против 318 с
Blender Benchmark 2.90 на 86,6 % меньше213 с против 397 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 70,1 % меньше124 с против 211 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 67,4 % меньше220 с против 369 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 77,3 % меньше311 с против 551 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 63,1 % меньше521 с против 850 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 56,9 % быстрее821 сэмплов/мин против 524 сэмплов/мин
Шейдерные блоки на 1 664 больше3 584 (CUDA-ядра) против 1 920 (CUDA-ядра)
Видеопамять на 3 ГБ больше11 ГБ против 8 ГБ
Шина памяти на 96 бит больше352 бит против 256 бит
Пропускная способность на 228,1 ГБ/с больше484,4 ГБ/с против 256,3 ГБ/с
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 86,7 %
Blender Benchmark 2.81
GPU, barbershop_interior (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070988,7 сGeForce GTX 1080 Ti529,5 сМесто среди всех моделей в базе (4)
B · 530A · 98902505007501 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 86,7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
988,7 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 974.27–1022.69; отправки 2020-01-09 — 2020-01-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
529,5 с · измерение сообщества, выборка 26 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 26 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 513.35–551.47; отправки 2020-01-09 — 2020-01-26; 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.
- B впереди на 60,5 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 107090,2 сGeForce GTX 1080 Ti56,2 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 56A · 900100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 60,5 % 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 1080 Ti
56,2 с · измерение сообщества, выборка 76 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 76 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 55.4–57.39; отправки 2021-07-11 — 2022-03-01; 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 72,7 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070108,3 сGeForce GTX 1080 Ti62,7 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 63A · 108050100150Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 72,7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
108,3 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 106.84–111.79; отправки 2021-07-21 — 2022-02-27; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
62,7 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 60.35–64.88; отправки 2021-07-14 — 2022-02-09; бэкенд OPTIX. 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 84,9 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070317,9 сGeForce GTX 1080 Ti172 сМесто среди всех моделей в базе (26)
B · 172A · 3180200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 84,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
317,9 с · измерение сообщества, выборка 54 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 54 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 310.1–327.85; отправки 2021-07-09 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
172 с · измерение сообщества, выборка 58 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 58 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 169.09–175.74; отправки 2021-07-19 — 2022-03-01; 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 86,6 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070396,6 сGeForce GTX 1080 Ti212,6 сМесто среди всех моделей в базе (15)
B · 213A · 3970100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 86,6 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
396,6 с · измерение сообщества, выборка 35 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 35 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 369.82–412.67; отправки 2020-09-02 — 2021-01-23; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
212,6 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 203.94–221.54; отправки 2020-09-06 — 2022-01-26; бэкенд OPTIX. 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 70,1 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070211,5 сGeForce GTX 1080 Ti124,3 сМесто среди всех моделей в базе (21)
B · 124A · 2110100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 70,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
211,5 с · измерение сообщества, выборка 40 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 40 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 208.23–215.49; отправки 2021-07-12 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
124,3 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 122.73–126.56; отправки 2021-07-21 — 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 67,4 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070369 сGeForce GTX 1080 Ti220,4 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 220A · 3690200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 67,4 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
369 с · измерение сообщества, выборка 40 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 40 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 361.19–376.13; отправки 2021-07-12 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
220,4 с · измерение сообщества, выборка 41 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 41 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 218.9–224.53; отправки 2021-07-21 — 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 77,3 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070550,6 сGeForce GTX 1080 Ti310,6 сМесто среди всех моделей в базе (21)
B · 311A · 5510200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 77,3 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
550,6 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 539.97–570.38; отправки 2021-07-12 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
310,6 с · измерение сообщества, выборка 42 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 42 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 308.52–315.53; отправки 2021-07-21 — 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 63,1 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070850,4 сGeForce GTX 1080 Ti521,3 сМесто среди всех моделей в базе (19)
B · 521A · 85002505007501 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 63,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
850,4 с · измерение сообщества, выборка 40 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 40 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 837.37–862.42; отправки 2021-07-12 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
521,3 с · измерение сообщества, выборка 41 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 41 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 514.79–527.59; отправки 2021-07-21 — 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 56,9 %
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 1080 Ti821,4 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 524B · 82105 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti впереди на 56,9 % 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 1080 Ti
821,4 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 57 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 57 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 808.6–840.55; отправки 2025-07-18 — 2026-03-07; 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 (49)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 012,7 | 532,3 | B +90,3 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 103,4 | 62,5 | B +65,3 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 104,1 | 63,2 | B +64,6 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 102,9 | 62,2 | B +65,4 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 105,6 | 64,1 | B +64,7 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 112,1 | 69,9 | B +60,4 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 104,2 | 64,3 | B +62,2 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,5 | 61,2 | B +77,3 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 351,4 | 189,1 | B +85,9 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 361,2 | 192,2 | B +87,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 353,4 | 192,3 | B +83,8 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 363,8 | 194,8 | B +86,7 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 365,3 | 197,9 | B +84,5 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 351,7 | 185 | B +90,1 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 205,9 | 119,6 | B +72,1 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 208,3 | 121,3 | B +71,7 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,7 | 123,4 | B +71,6 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 213 | 124,1 | B +71,7 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 217,2 | 127,4 | B +70,5 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 208,4 | 119,1 | B +75 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 401,4 | 245,9 | B +63,2 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 408,8 | 248,4 | B +64,6 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 401 | 245,2 | B +63,6 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 393,7 | 236 | B +66,8 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 359,7 | 216,7 | B +66 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 362,2 | 213,3 | B +69,8 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,7 | 331 | B +73,9 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 580,5 | 330,5 | B +75,7 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,1 | 329,7 | B +74,4 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 588,2 | 337,5 | B +74,3 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 604,4 | 359 | B +68,4 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 582,9 | 334,7 | B +74,1 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 836,2 | 493,3 | B +69,5 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 906,2 | 491,8 | B +84,3 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 878,9 | 487,7 | B +80,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 807,6 | 478,1 | B +68,9 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 800,4 | 472,4 | B +69,4 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 867,1 | 521,5 | B +66,2 % |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 534,5 | 821,5 | B +53,7 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,2 | 868 | B +53 % |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 572,3 | 883,9 | B +54,4 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,4 | 878,4 | B +54,8 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,6 | 879,8 | B +55 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 573,3 | 889,7 | B +55,2 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 574 | 889,8 | B +55 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 540,2 | 830,7 | B +53,8 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 548 | 842,2 | B +53,7 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 522,5 | 829 | B +58,7 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 527,1 | 820,8 | B +55,7 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (54)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 105,4 | 65,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 162,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 107,8 | 61,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 109,1 | 61,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 329,9 | 193,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | 630,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 389,5 | 216,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 386,7 | 221,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 412,9 | 221,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 204 | 122,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 205,8 | 115,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 322,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 200,3 | 115,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 204,8 | 119,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 213,2 | 117,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 345,7 | 214,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 239,7 | 132,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | 377,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 228,9 | 133,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 316,7 | 172,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 247,4 | 135,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 558,8 | 341,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 579 | 330,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 873,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 560,3 | 326,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 558,4 | 333,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 592,5 | 334,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 763,4 | 460,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 778,6 | 447,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | 1 202,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 752,1 | 436,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 818,9 | 480,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 848,4 | 462,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 705,2 | 936,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 639,5 | 873,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 642,2 | 895,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 653,8 | 976,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 619,2 | 931,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 647,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 631,4 | 928,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 653 | 960,5 | 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 | 886,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 606,7 | 905,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 628,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 449,5 | 685,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474,2 | 699,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,6 | 935,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,1 | 888,7 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 461,2 | 695,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 925,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 969,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 780,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 726,9 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 | B · GeForce GTX 1080 Ti | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-200-A1 | GP102-350-K1-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Pascal | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 920 (CUDA-ядра) | 3 584 (CUDA-ядра) | B: больше на 1 664 |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 506 МГц | 1 481 МГц | A: больше на 25 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 582 МГц | A: больше на 101 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 11 ГБ | B: больше на 3 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5X | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 352 бит | B: больше на 96 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 256,3 ГБ/с | 484,4 ГБ/с | B: больше на 228,1 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 150 Вт (TDP) | 250 Вт (TDP) | B: выше на 100 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
AGP104-200-A1
BGP102-350-K1-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BPascal
одинаковоШейдерные блоки
A1 920 (CUDA-ядра)
B3 584 (CUDA-ядра)
B: больше на 1 664Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 506 МГц
B1 481 МГц
A: больше на 25 МГцBoost-частота
A1 683 МГц
B1 582 МГц
A: больше на 101 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B11 ГБ
B: больше на 3 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR5X
различаетсяШина памяти
A256 бит
B352 бит
B: больше на 96 битПропускная способность
A256,3 ГБ/с
B484,4 ГБ/с
B: больше на 228,1 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A150 Вт (TDP)
B250 Вт (TDP)
B: выше на 100 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 1080 Ti?
NVIDIA GeForce GTX 1070: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti: 11 ГБ GDDR5X, шина 352 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1070: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 или NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti?
NVIDIA GeForce GTX 1080 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 1080 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 4.4.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, 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.