GeForce GTX 1080 vs GeForce GTX 1650: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1080 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 +102,8 %NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди в этом сценарии (до 102,8 % 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 108010
Blender Benchmark 2.93.1 на 67 % меньше81 с против 134 с
Blender Benchmark 2.90 на 49,3 % меньше87 с против 130 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 94,8 % меньше253 с против 494 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 51,1 % меньше187 с против 282 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 38,2 % меньше317 с против 438 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 72,7 % меньше461 с против 796 с
Blender Benchmark 2.90 на 102,8 % меньше704 с против 1 427 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 37,9 % быстрее585 сэмплов/мин против 424 сэмплов/мин
Видеопамять на 4 ГБ больше8 ГБ против 4 ГБ
Шина памяти на 128 бит больше256 бит против 128 бит
Чем лучше GeForce GTX 16500
По данным в базе преимуществ не найдено.
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- A впереди на 67 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 108080,5 сGeForce GTX 1650134,4 сМесто среди всех моделей в базе (31)
A · 81B · 1340100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 67 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
80,5 с · измерение сообщества, выборка 62 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 62 отправок (исключено выбросов: 13), межквартильный размах 79.51–81.58; отправки 2021-07-15 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
134,4 с · измерение сообщества, выборка 76 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 76 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 131.03–137.76; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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 49,3 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 108087,3 сGeForce GTX 1650130,3 сМесто среди всех моделей в базе (17)
A · 87B · 130050100150Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 49,3 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
87,3 с · измерение сообщества, выборка 59 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 59 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 85.25–89.44; отправки 2020-09-03 — 2021-02-02; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
130,3 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 125.32–131.5; отправки 2020-09-05 — 2021-08-24; 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.
- A впереди на 94,8 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080253,5 сGeForce GTX 1650493,7 сМесто среди всех моделей в базе (26)
A · 253B · 4940200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 94,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
253,5 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 247.41–262.04; отправки 2021-07-15 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
493,7 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 479.05–499.89; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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 51,1 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080186,8 сGeForce GTX 1650282,2 сМесто среди всех моделей в базе (21)
A · 187B · 2820100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 51,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
186,8 с · измерение сообщества, выборка 39 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 39 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 181.33–191.2; отправки 2021-07-15 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
282,2 с · измерение сообщества, выборка 31 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 31 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 269.36–300.06; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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 38,2 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080316,7 сGeForce GTX 1650437,8 сМесто среди всех моделей в базе (20)
A · 317B · 4380200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 38,2 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
316,7 с · измерение сообщества, выборка 34 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 34 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 310.65–323.27; отправки 2021-07-15 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
437,8 с · измерение сообщества, выборка 29 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 29 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 424.2–492.04; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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 72,7 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080460,9 сGeForce GTX 1650796,1 сМесто среди всех моделей в базе (21)
A · 461B · 7960200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 72,7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
460,9 с · измерение сообщества, выборка 39 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 39 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 450.31–469.8; отправки 2021-07-15 — 2022-02-24; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
796,1 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 772.6–831.24; отправки 2021-07-13 — 2022-02-12; 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 102,8 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080703,6 сGeForce GTX 16501 426,6 сМесто среди всех моделей в базе (20)
A · 704B · 1 42705001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 102,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
703,6 с · измерение сообщества, выборка 100 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 100 отправок (исключено выбросов: 16), межквартильный размах 690.88–715.17; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
1 426,6 с · измерение сообщества, выборка 49 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 49 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 1314.64–1802.53; отправки 2020-09-03 — 2021-08-24; 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.
- A впереди на 37,9 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1080584,9 сэмплов/минGeForce GTX 1650424 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
B · 424A · 58505 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 37,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
584,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 81 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 81 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 570.45–627.62; отправки 2025-07-29 — 2026-08-29; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650
424 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 143 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 143 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 388.63–450.69; отправки 2025-07-19 — 2026-10-11; 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 (24)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 88,5 | 149,1 | A +68,4 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 90,7 | 153,3 | A +68,9 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 99 | 158,3 | A +59,9 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 90,9 | 156,3 | A +71,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 280,3 | 516,2 | A +84,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 285,9 | 536,1 | A +87,5 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 290,2 | 540,8 | A +86,3 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 183,7 | 294,8 | A +60,5 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 189 | 302 | A +59,7 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 341,2 | 472,3 | A +38,4 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 308,6 | 485,1 | A +57,2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 483,3 | 894,6 | A +85,1 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 525,5 | 942,6 | A +79,4 % |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 577,6 | 438,5 | A +31,7 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 614,9 | 474,7 | A +29,5 % |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 609,8 | 448,8 | A +35,9 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 613,3 | 433,3 | A +41,5 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 619,2 | 429,7 | A +44,1 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,9 | 470 | A +33 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 621,3 | 476,8 | A +30,3 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 577,8 | 428,9 | A +34,7 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 581,4 | 429,3 | A +35,4 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,9 | 442,7 | A +28,3 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 574,2 | 428,4 | A +34 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (83)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 784,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 787,8 | 1 732,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 88,5 | 147,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 89,4 | 147,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 92,5 | 157,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 87,3 | 126,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 86 | 127,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 88,3 | 133,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 279,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 282,8 | 538,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 280,1 | 549,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 272,3 | 572 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 304,2 | 499,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 324,8 | 486,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 310,9 | 472,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 322,8 | 517,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,2 | 324,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 178 | 277,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 182,1 | 283,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 179,7 | 289,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 177,2 | 307,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 164,7 | 253,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 161,2 | 240,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 169,1 | 258,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 171,2 | 271,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 343,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 343,8 | 483 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 328,4 | 499,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 302,5 | 457,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 301,8 | 502,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 189,6 | 319,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 188,1 | 298 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 247,7 | 389,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 194,4 | 336,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 485,5 | 867,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 478,6 | 924,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 491,9 | 905,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 490,5 | 891,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 491,1 | 911 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 470,5 | 722,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 465 | 702,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 472,8 | 750,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 484,4 | 753,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 793,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 749 | 1 360,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 753,3 | 1 373 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 707,2 | 1 376,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 688,2 | 1 885,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 759,6 | 1 640 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 797,7 | 1 565,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 620,2 | 1 073,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 617 | 1 068 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 697,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 688,4 | 1 437,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 668 | 467,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 609,6 | 457,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 608,9 | 454,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 613,6 | 530,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 635,2 | 497,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 638 | 489,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 640,9 | 419,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 650,2 | 528,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 602,9 | 522,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 588,3 | 439,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 603,5 | 501,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 582,8 | 513,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 564,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 632,4 | 498,5 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 512,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 486,9 | 391,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 506,9 | 364,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 643 | 508,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 611 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 601,6 | 488,5 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 482,1 | 417 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474 | 356,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 156,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 137,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 571,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 294,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA) | — | 472,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 915,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA) | — | 1 215,8 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1080 | B · GeForce GTX 1650 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 560 (CUDA-ядра) | 896 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 607 МГц | 1 485 МГц | A: больше на 122 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 733 МГц | 1 665 МГц | A: больше на 68 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 4 ГБ | A: больше на 4 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5X | GDDR5 | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 128 бит | A: больше на 128 бит |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 180 Вт (TDP) | 75 Вт (мощность карты) | не сравнивается напрямую |
| Рекомендуемый БП | нет данных | 300 Вт | нет данных у A |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 | различается |
| Длина (референс / Founders Edition)У партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU. | нет данных | 130 мм | нет данных у A |
| Толщина (слоты) | нет данных | 2 | нет данных у A |
| Разъёмы питания (референс) | нет данных | 1x 6-pin | нет данных у A |
Чип
Архитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A2 560 (CUDA-ядра)
B896 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 607 МГц
B1 485 МГц
A: больше на 122 МГцBoost-частота
A1 733 МГц
B1 665 МГц
A: больше на 68 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B4 ГБ
A: больше на 4 ГБТип памяти
AGDDR5X
BGDDR5
различаетсяШина памяти
A256 бит
B128 бит
A: больше на 128 бит
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A180 Вт (TDP)
B75 Вт (мощность карты)
не сравнивается напрямуюTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Рекомендуемый БП
Aнет данных
B300 Вт
нет данных у AИнтерфейс
APCIe 3.0 x16
BPCIe 3.0
различаетсяДлина (референс / Founders Edition)
Aнет данных
B130 мм
нет данных у AУ партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU.
Толщина (слоты)
Aнет данных
B2
нет данных у AРазъёмы питания (референс)
Aнет данных
B1x 6-pin
нет данных у A
«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 1080 и NVIDIA GeForce GTX 1650?
NVIDIA GeForce GTX 1080: 8 ГБ GDDR5X, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1650: 4 ГБ GDDR5, шина 128 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1080: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1650: PCIe 3.0.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1080 или NVIDIA GeForce GTX 1650?
NVIDIA GeForce GTX 1080 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 (3)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1080, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1650проверено 7 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 5.2.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.