GeForce GTX 1070 vs GeForce RTX 2070 Max-Q: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q 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 +253,1 %NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди в этом сценарии (до 253,1 % 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 10700
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce RTX 2070 Max-Q5
Blender Benchmark 2.90 на 37,5 % меньше81 с против 112 с
Blender Benchmark 2.90 на 10,1 % меньше549 с против 604 с
Blender Benchmark 3.6.0 на 253,1 % быстрее2 027 сэмплов/мин против 574 сэмплов/мин
Пропускная способность на 191,7 ГБ/с больше448 ГБ/с против 256,3 ГБ/с
Энергопотребление карты на 70 Вт ниже80 Вт (TDP) против 150 Вт (TDP)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 37,5 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070112,1 сGeForce RTX 2070 Max-Q81,5 сМесто среди всех моделей в базе (27)
B · 81A · 1120100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди на 37,5 % 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 RTX 2070 Max-Q
81,5 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 78.29–84.81; отправки 2020-09-03 — 2021-01-25; 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.
- разница 3,6 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070365,3 сGeForce RTX 2070 Max-Q352,7 сМесто среди всех моделей в базе (25)
B · 353A · 3650200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 3,6 % — ниже порога заметности (5 %).
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 RTX 2070 Max-Q
352,7 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 334.6–365.97; отправки 2020-09-03 — 2021-01-25; 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 10,1 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070604,4 сGeForce RTX 2070 Max-Q549 сМесто среди всех моделей в базе (23)
B · 549A · 60405001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди на 10,1 % 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 RTX 2070 Max-Q
549 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 524.36–576.34; отправки 2020-09-03 — 2021-01-25; 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 253,1 %
Blender Benchmark 3.6.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1070574 сэмплов/минGeForce RTX 2070 Max-Q2 026,9 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (71)
A · 574B · 2 02705 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди на 253,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070
574 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 118 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 118 отправок (исключено выбросов: 9), межквартильный размах 558.9–585.27; отправки 2023-06-29 — 2026-09-12; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q
2 026,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 1875.19–2124.65; отправки 2023-07-06 — 2024-03-17; 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 (3)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 102,9 | 79,3 | B +29,7 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,2 | 1 903,9 | B +235,7 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,6 | 1 814,6 | B +219,7 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (128)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 988,7 | 1 145,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 012,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 103,4 | 79,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 104,1 | 78 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 105,6 | 82,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 105,4 | 83 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 104,2 | 81,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 90,2 | 72,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,5 | 36,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 162,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 107,8 | 34,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 109,1 | 35,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 108,3 | 35,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 351,4 | 348,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 361,2 | 338,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 353,4 | 346,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 363,8 | 355,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 329,9 | 360 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 351,7 | 357 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 317,9 | 315,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 396,6 | 187 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | 630,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 389,5 | 184 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 386,7 | 195,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 412,9 | 186,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 205,9 | 141,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 208,3 | 149 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,7 | 149,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 213 | 161,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 217,2 | 156 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 204 | 142,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 208,4 | 145,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 211,5 | 140,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 205,8 | 64,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 322,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 200,3 | 63,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 204,8 | 73,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 213,2 | 69,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 401,4 | 247,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 408,8 | 266,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 401 | 262,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 393,7 | 279,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 359,7 | 237,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 345,7 | 227 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 362,2 | 226,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 369 | 229,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 239,7 | 136 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | 377,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 228,9 | 130,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 316,7 | 234,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 247,4 | 142,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,7 | 525,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 580,5 | 566,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 575,1 | 543,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 588,2 | 552,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 558,8 | 514,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 582,9 | 486,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 550,6 | 491,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 579 | 219,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 873,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 560,3 | 213,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 558,4 | 237,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 592,5 | 227,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 836,2 | 634,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 906,2 | 674,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 878,9 | 647,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 807,6 | 676,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 800,4 | 626,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 763,4 | 606,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 867,1 | 669,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 850,4 | 641,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 778,6 | 258 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | 1 202,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 752,1 | 254,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 818,9 | 320,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 848,4 | 295,1 | 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 | 1 231,3 | 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 | 607,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 653 | 1 242,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 610,5 | 1 087,8 | справочно |
| 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 | 803,5 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 534,5 | 1 707,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 523,6 | 1 549,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 449,5 | 1 575,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474,2 | 1 674,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,6 | 2 055,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 572,3 | 1 680,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,4 | 1 919,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 573,3 | 2 012 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 540,2 | 1 845,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 548 | 1 648,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 522,5 | 1 744 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 527,1 | 1 550,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 461,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 1 847,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 38 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX) | — | 35 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 35,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 34,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX) | — | 175,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX) | — | 176,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX) | — | 183,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX) | — | 179,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 64,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 67,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 65,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX) | — | 115,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX) | — | 121,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX) | — | 119,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 213,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 228,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 222,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 219,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX) | — | 284 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX) | — | 285,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX) | — | 282,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 125,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 810,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 040,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 341,2 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 | B · GeForce RTX 2070 Max-Q | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-200-A1 | TU106 | различается |
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 920 (CUDA-ядра) | 2 304 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 506 МГц | 885 МГц | A: больше на 621 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 185 МГц | A: больше на 498 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 8 ГБ | одинаково |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR6 | различается |
| 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 | 448 ГБ/с | B: больше на 191,7 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 150 Вт (TDP) | 80 Вт (TDP) | A: выше на 70 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
AGP104-200-A1
BTU106
различаетсяАрхитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A1 920 (CUDA-ядра)
B2 304 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 506 МГц
B885 МГц
A: больше на 621 МГцBoost-частота
A1 683 МГц
B1 185 МГц
A: больше на 498 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B8 ГБ
одинаковоТип памяти
AGDDR5
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A256 бит
B256 бит
одинаковоПропускная способность
A256,3 ГБ/с
B448 ГБ/с
B: больше на 191,7 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A150 Вт (TDP)
B80 Вт (TDP)
A: выше на 70 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 RTX 2070 Max-Q?
NVIDIA GeForce GTX 1070: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1070: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 или NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q?
NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q 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 RTX 2070 Max-Q, 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 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.