GeForce GTX 1070 vs GeForce GTX 970: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1070 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
A +110,1 %NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди в этом сценарии (до 110,1 % 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 10705
Blender Benchmark 2.93.1 на 26,8 % меньше90 с против 114 с
Blender Benchmark 2.90 на 32,1 % меньше365 с против 482 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 105,5 % быстрее524 сэмплов/мин против 255 сэмплов/мин
Видеопамять на 4 ГБ больше8 ГБ против 4 ГБ
Пропускная способность на 31,9 ГБ/с больше256,3 ГБ/с против 224,4 ГБ/с
Чем лучше GeForce GTX 9702
Энергопотребление карты на 2 Вт ниже148 Вт (TDP) против 150 Вт (TDP)
Цена на старте на $50 ниже$329 против $379
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- A впереди на 26,8 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 107090,2 сGeForce GTX 970114,4 сМесто среди всех моделей в базе (31)
A · 90B · 1140100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 26,8 % 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 970
114,4 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 110.31–115.83; отправки 2021-07-15 — 2022-02-28; 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.
- A впереди на 32,1 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070365,3 сGeForce GTX 970482,4 сМесто среди всех моделей в базе (25)
A · 365B · 4820200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 32,1 % 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 970
482,4 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 477.87–497.56; отправки 2020-09-02 — 2021-01-28; 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.
- A впереди на 105,5 %
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 970254,8 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
B · 255A · 52405 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 105,5 % 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 970
254,8 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 247.96–284.19; отправки 2025-07-22 — 2026-07-11; 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 (5)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 102,9 | 141,2 | A +37,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 105,6 | 152,5 | A +44,4 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 112,1 | 149 | A +33 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 353,4 | 473,5 | A +34 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 527,1 | 250,9 | A +110,1 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (105)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 988,7 | 1 843,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 012,7 | 1 839,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 103,4 | 146,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 104,1 | 144,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 105,4 | 165,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 104,2 | 179,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,5 | 166,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 162,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 107,8 | 167,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 109,1 | 162,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,3 | 157,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 351,4 | 475,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 361,2 | 480 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 363,8 | 482,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 329,9 | 458,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 351,7 | 475,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 317,9 | 402,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 396,6 | 673,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | 630,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 389,5 | 617,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 386,7 | 667,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 412,9 | 605,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 205,9 | 314,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 208,3 | 312,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,7 | 309,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 213 | 310,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 217,2 | 303,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 204 | 343,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 208,4 | 365,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,5 | 365 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 205,8 | 452,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 322,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 200,3 | 348 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 204,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 213,2 | 392,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 401,4 | 666,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 408,8 | 673,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 401 | 645,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 393,7 | 862,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 359,7 | 558,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 345,7 | 516,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 362,2 | 714,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 369 | 619,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 239,7 | 535,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | 377,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 228,9 | 443,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 316,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 247,4 | 419,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,7 | 773,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 580,5 | 782,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,1 | 761,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 588,2 | 803,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 604,4 | 784 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 558,8 | 830 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 582,9 | 927,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 550,6 | 689,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 579 | 1 050,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 873,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 560,3 | 939,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 558,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 592,5 | 903,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 836,2 | 3 321,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 906,2 | 5 776,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 878,9 | 3 504,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 807,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 800,4 | 9 949 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 763,4 | 9 881,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 867,1 | 3 277,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 850,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 778,6 | 3 604,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | 1 202,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 752,1 | 2 482 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 818,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 848,4 | 2 414,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 705,2 | 363,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 639,5 | 342 | 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 | 335,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 619,2 | 333,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 647,6 | 320 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 631,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 653 | 447,6 | 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 | 310,5 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 534,5 | 268,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 449,5 | 218,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474,2 | 244 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,6 | 333,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,2 | 302,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,1 | 286,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 572,3 | 306,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,4 | 276 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,6 | 277,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 573,3 | 327,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 574 | 301,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 540,2 | 288,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 548 | 258,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 522,5 | 247,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 461,2 | 249 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 149,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 487,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 303,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 251,5 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 | B · GeForce GTX 970 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-200-A1 | GM204-200-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Maxwell | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 920 (CUDA-ядра) | 1 664 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 506 МГц | 1 050 МГц | A: больше на 456 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 178 МГц | A: больше на 505 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 4 ГБ | A: больше на 4 ГБ |
| 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 | 224,4 ГБ/с | A: больше на 31,9 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 150 Вт (TDP) | 148 Вт (TDP) | A: выше на 2 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
AGP104-200-A1
BGM204-200-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BMaxwell
различаетсяШейдерные блоки
A1 920 (CUDA-ядра)
B1 664 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 506 МГц
B1 050 МГц
A: больше на 456 МГцBoost-частота
A1 683 МГц
B1 178 МГц
A: больше на 505 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B4 ГБ
A: больше на 4 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR5
одинаковоШина памяти
A256 бит
B256 бит
одинаковоПропускная способность
A256,3 ГБ/с
B224,4 ГБ/с
A: больше на 31,9 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A150 Вт (TDP)
B148 Вт (TDP)
A: выше на 2 ВтTGP (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 и NVIDIA GeForce GTX 970?
NVIDIA GeForce GTX 1070: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 970: 4 ГБ GDDR5, шина 256 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 или NVIDIA GeForce GTX 970?
NVIDIA GeForce GTX 1070 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 970, 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 5.1.1, тест Blender Benchmark 4.5.0, 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.