GeForce GTX 1080 vs GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU: 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 +61,1 %NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди в этом сценарии (до 61,1 % 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 10804
Blender Benchmark 2.90 на 61,1 % меньше99 с против 159 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 25,5 % быстрее585 сэмплов/мин против 466 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 1650 Ti Laptop GPU1
Энергопотребление карты на 125 Вт ниже55 Вт (TDP) против 180 Вт (TDP)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях. Результаты ноутбучных чипов зависят от модели ноутбука: лимит мощности и охлаждение задаёт его производитель.
- A впереди на 61,1 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 108099 сGeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU159,5 сМесто среди протестированных моделей (27, CUDA)
A · 99B · 1590100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 61,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
99 с · измерение сообщества, выборка 168 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 168 отправок (исключено выбросов: 27), межквартильный размах 97.4–100.62; отправки 2020-09-02 — 2021-04-17; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU
159,5 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 155.16–160.43; отправки 2020-09-04 — 2021-04-28; 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 25,5 %
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 1650 Ti Laptop GPU466,2 сэмплов/минМесто среди протестированных моделей (67, OptiX)
B · 466A · 58505 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 25,5 % 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 Ti Laptop GPU
466,2 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 31 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 31 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 436.99–491.89; отправки 2025-07-19 — 2026-10-06; 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.
Справочные результаты (106)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 784,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 787,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 88,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 89,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 88,5 | 402,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 90,7 | 142,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 92,5 | 157,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 90,9 | 150,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 80,5 | 133,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 87,3 | 117,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 87,3 | 133,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 86 | 118,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 88,3 | 120 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 279,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 282,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 280,3 | 1 373,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 285,9 | 503,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 290,2 | 535,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 280,1 | 683,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 272,3 | 534,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 253,5 | 467,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 304,2 | 679 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 324,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 310,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 322,8 | 528,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 178 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 182,1 | 720,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 183,7 | 361,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 189 | 297,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 179,7 | 309,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 177,2 | 271,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 186,8 | 279,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 164,7 | 232,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 161,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 169,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 171,2 | 233,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 343,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 343,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 341,2 | 1 126,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 328,4 | 469,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 308,6 | 474 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 302,5 | 492,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 301,8 | 440,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 316,7 | 404,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 189,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 188,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 247,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 194,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 485,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 478,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 483,3 | 2 287,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 491,9 | 868,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 525,5 | 936,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 490,5 | 1 004,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 491,1 | 864,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 460,9 | 780,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 470,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 465 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 472,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 484,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 793,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 749 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 753,3 | 5 168,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 707,2 | 1 899,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 703,6 | 1 882,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 688,2 | 2 078,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 759,6 | 2 216,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 797,7 | 1 964,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 620,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 617 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 697,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 688,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 668 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 609,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 608,9 | 510,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 613,6 | 553,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 635,2 | 600,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 638 | 558,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 640,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 650,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 602,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 588,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 603,5 | 554,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 582,8 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 512,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 577,6 | 483,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 486,9 | 447,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 506,9 | 399,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 643 | 533,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 614,9 | 466,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 611 | 511,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 601,6 | 533,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 609,8 | 438,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 613,3 | 497,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 619,2 | 449,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,9 | 519,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 621,3 | 510,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 577,8 | 500 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 581,4 | 462,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,9 | 472 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 574,2 | 471,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 482,1 | 467,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474 | 425,2 | справочно |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
Значения производителя чипа. Лимит мощности и частоты в конкретном ноутбуке задаёт его производитель.
| Характеристика | A · GeForce GTX 1080 | B · GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 560 (CUDA-ядра) | 1 024 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 607 МГц | 1 350 МГц | A: больше на 257 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука. | 1 733 МГц | 1 485 МГц | A: больше на 248 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 4 ГБ | A: больше на 4 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5X | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 128 бит | A: больше на 128 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | нет данных | 192 ГБ/с | нет данных у A |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному. | 180 Вт (TDP) | 55 Вт (TDP) | A: выше на 125 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Архитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A2 560 (CUDA-ядра)
B1 024 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 607 МГц
B1 350 МГц
A: больше на 257 МГцBoost-частота
A1 733 МГц
B1 485 МГц
A: больше на 248 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B4 ГБ
A: больше на 4 ГБТип памяти
AGDDR5X
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A256 бит
B128 бит
A: больше на 128 битПропускная способность
Aнет данных
B192 ГБ/с
нет данных у AБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A180 Вт (TDP)
B55 Вт (TDP)
A: выше на 125 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному.
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 1080 и NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU?
NVIDIA GeForce GTX 1080: 8 ГБ GDDR5X, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU: 4 ГБ GDDR6, шина 128 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1080: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1080 или NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU?
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 (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1080, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU, 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 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.