GeForce GTX 1070 vs GeForce GTX 980 Ti: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
зависит от задачиРезультаты тестов расходятся — выбор зависит от конкретной задачи.
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 10704
Blender Benchmark 2.90 на 27,2 % меньше800 с против 1 018 с
Видеопамять на 2 ГБ больше8 ГБ против 6 ГБ
Энергопотребление карты на 100 Вт ниже150 Вт (TDP) против 250 Вт (TDP)
Цена на старте на $270 ниже$379 против $649
Чем лучше GeForce GTX 980 Ti6
Blender Benchmark 2.90 на 17 % меньше96 с против 112 с
Blender Benchmark 2.90 на 18,4 % меньше308 с против 365 с
Blender Benchmark 2.90 на 11,1 % меньше195 с против 217 с
Blender Benchmark 2.90 на 21,4 % меньше498 с против 604 с
Шина памяти на 128 бит больше384 бит против 256 бит
Пропускная способность на 80,3 ГБ/с больше336,6 ГБ/с против 256,3 ГБ/с
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 17 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070112,1 сGeForce GTX 980 Ti95,8 сМесто среди всех моделей в базе (27)
B · 96A · 1120100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 980 Ti впереди на 17 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
112,1 с · измерение сообщества, выборка 249 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 249 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 109.66–114.44; отправки 2020-09-02 — 2021-10-14; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
95,8 с · измерение сообщества, выборка 38 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 38 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 93.94–99.12; отправки 2020-09-06 — 2021-06-01; 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 18,4 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070365,3 сGeForce GTX 980 Ti308,5 сМесто среди всех моделей в базе (25)
B · 308A · 3650200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 980 Ti впереди на 18,4 % 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 980 Ti
308,5 с · измерение сообщества, выборка 33 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 33 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 295.78–316.04; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; 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 11,1 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070217,2 сGeForce GTX 980 Ti195,4 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 195A · 2170200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 980 Ti впереди на 11,1 % 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 980 Ti
195,4 с · измерение сообщества, выборка 30 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 30 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 193.05–203.58; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; 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.
- разница 2,3 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070359,7 сGeForce GTX 980 Ti368,1 сМесто среди всех моделей в базе (22)
A · 360B · 3680200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 2,3 % — ниже порога заметности (5 %).
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 980 Ti
368,1 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 363.27–383.13; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; 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 21,4 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070604,4 сGeForce GTX 980 Ti497,8 сМесто среди всех моделей в базе (23)
B · 498A · 60405001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 980 Ti впереди на 21,4 % 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 980 Ti
497,8 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 483.58–510.64; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; 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.
- A впереди на 27,2 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070800,4 сGeForce GTX 980 Ti1 018,5 сМесто среди всех моделей в базе (20)
A · 800B · 1 01805001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1070 впереди на 27,2 % 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 980 Ti
1 018,5 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 998.23–1095.03; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; 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.
- разница 1,4 % — в пределах порога
Blender Benchmark 3.4.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1070567,6 сэмплов/минGeForce GTX 980 Ti559,7 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (59)
B · 560A · 56805 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. Разница 1,4 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
567,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 146 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 146 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 555.48–577.55; отправки 2022-12-09 — 2023-10-20; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
559,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 520.75–576.54; отправки 2023-01-03 — 2023-03-19; 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.
Другие сопоставимые тесты (4)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 102,9 | 92,2 | B +11,6 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 105,6 | 94,2 | B +12,1 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 363,8 | 303,8 | B +19,8 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,2 | 545,1 | A +4 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (101)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 988,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 012,7 | 1 009,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 103,4 | 94,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 104,1 | 92,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 105,4 | 109,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 104,2 | 115,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 90,2 | 74,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,5 | 104,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 162,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 107,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 109,1 | 94,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,3 | 100,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 351,4 | 303,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 361,2 | 299,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 353,4 | 295,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 329,9 | 291,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 351,7 | 296,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 317,9 | 257,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 396,6 | 347,5 | 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 | 400,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 412,9 | 469 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 205,9 | 199,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 208,3 | 204,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,7 | 202,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 213 | 201,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 204 | 233,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 208,4 | 280,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,5 | 243,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 205,8 | 214,6 | 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 | 222,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 213,2 | 273,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 401,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 408,8 | 452,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 401 | 441,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 393,7 | 448,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 345,7 | 433,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 362,2 | 704,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 369 | 432,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 239,7 | 218,8 | 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 247,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 580,5 | 501,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,1 | 482,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 588,2 | 498,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 558,8 | 553,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 582,9 | 622,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 550,6 | 424,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 579 | 504,7 | 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 592,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 836,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 906,2 | 1 256,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 878,9 | 1 235,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 807,6 | 1 105,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 763,4 | 997,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 867,1 | 1 290,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 850,4 | 1 351,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 778,6 | 898,6 | 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 848,4 | — | нет пары |
| 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 | 597,2 | 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 619,2 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 653 | 706,5 | 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 | — | 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 | 533 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 523,6 | 504,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 449,5 | 404,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474,2 | 443 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,6 | 592,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,1 | 553,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 572,3 | 542,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,4 | 526,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 573,3 | 549 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 574 | 576,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 540,2 | 533,5 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 548 | 501,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 522,5 | 504,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 527,1 | 483,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 461,2 | 449,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 104,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 339,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 189,4 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 | B · GeForce GTX 980 Ti | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-200-A1 | GM200-310-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Maxwell | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 920 (CUDA-ядра) | 2 816 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 506 МГц | 1 000 МГц | A: больше на 506 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 076 МГц | A: больше на 607 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 6 ГБ | A: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5 | одинаково |
| Шина памяти | 256 бит | 384 бит | B: больше на 128 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 256,3 ГБ/с | 336,6 ГБ/с | B: больше на 80,3 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 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
AGP104-200-A1
BGM200-310-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BMaxwell
различаетсяШейдерные блоки
A1 920 (CUDA-ядра)
B2 816 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 506 МГц
B1 000 МГц
A: больше на 506 МГцBoost-частота
A1 683 МГц
B1 076 МГц
A: больше на 607 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B6 ГБ
A: больше на 2 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR5
одинаковоШина памяти
A256 бит
B384 бит
B: больше на 128 битПропускная способность
A256,3 ГБ/с
B336,6 ГБ/с
B: больше на 80,3 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
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 980 Ti?
NVIDIA GeForce GTX 1070: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 980 Ti: 6 ГБ GDDR5, шина 384 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 или NVIDIA GeForce GTX 980 Ti?
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070, характеристики NVIDIA GeForce GTX 980 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 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.