GeForce GTX 1080 vs GeForce GTX 1660 SUPER: 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 10805
Blender Benchmark 2.93.1 на 21,7 % меньше253 с против 308 с
Blender Benchmark 2.92 на 9,6 % меньше177 с против 194 с
Blender Benchmark 2.90 на 7,4 % меньше525 с против 564 с
Видеопамять на 2 ГБ больше8 ГБ против 6 ГБ
Шина памяти на 64 бит больше256 бит против 192 бит
Чем лучше GeForce GTX 1660 SUPER4
Blender Benchmark 2.90 на 13,3 % меньше77 с против 87 с
Blender Benchmark 2.90 на 7 % меньше288 с против 309 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 28,9 % быстрее754 сэмплов/мин против 585 сэмплов/мин
Энергопотребление карты на 55 Вт ниже125 Вт (TDP) против 180 Вт (TDP)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- разница 1,3 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 108080,5 сGeForce GTX 1660 SUPER81,6 сМесто среди всех моделей в базе (31)
A · 81B · 820100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,3 % — ниже порога заметности (5 %).
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 1660 SUPER
81,6 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 80.4–87.83; отправки 2021-07-10 — 2022-02-24; 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.
- B впереди на 13,3 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 108087,3 сGeForce GTX 1660 SUPER77 сМесто среди всех моделей в базе (17)
B · 77A · 87050100150Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER впереди на 13,3 % 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 1660 SUPER
77 с · измерение сообщества, выборка 43 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 43 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 76.1–78.57; отправки 2020-09-04 — 2021-01-16; 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 21,7 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080253,5 сGeForce GTX 1660 SUPER308,4 сМесто среди всех моделей в базе (26)
A · 253B · 3080200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 21,7 % 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 1660 SUPER
308,4 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 305.17–310.96; отправки 2021-07-16 — 2022-02-24; 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.
- разница 1,9 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080304,2 сGeForce GTX 1660 SUPER309,9 сМесто среди всех моделей в базе (15)
A · 304B · 3100100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,9 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
304,2 с · измерение сообщества, выборка 37 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 37 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 288.99–319.36; отправки 2020-09-03 — 2021-03-30; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
309,9 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 305.49–311.77; отправки 2020-09-05 — 2021-01-16; 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 9,6 %
Blender Benchmark 2.92
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080177,2 сGeForce GTX 1660 SUPER194,3 сМесто среди всех моделей в базе (13)
A · 177B · 1940100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 9,6 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
177,2 с · измерение сообщества, выборка 26 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 26 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 168.98–180.73; отправки 2021-03-22 — 2022-02-16; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
194,3 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 179.96–203.49; отправки 2021-03-21 — 2021-07-23; 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 7 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080308,6 сGeForce GTX 1660 SUPER288,3 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 288A · 3090200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER впереди на 7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
308,6 с · измерение сообщества, выборка 105 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 105 отправок (исключено выбросов: 11), межквартильный размах 303.03–314.18; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
288,3 с · измерение сообщества, выборка 91 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 91 отправок (исключено выбросов: 19), межквартильный размах 284.81–290.84; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; 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 7,4 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080525,5 сGeForce GTX 1660 SUPER564,4 сМесто среди всех моделей в базе (23)
A · 525B · 56405001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 1080 впереди на 7,4 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080
525,5 с · измерение сообщества, выборка 114 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 114 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 516.26–539.09; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER
564,4 с · измерение сообщества, выборка 99 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 99 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 555.7–572.24; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; 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 1,8 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080703,6 сGeForce GTX 1660 SUPER690,9 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 691A · 70405001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,8 % — ниже порога заметности (5 %).
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 1660 SUPER
690,9 с · измерение сообщества, выборка 91 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 91 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 679.94–700.55; отправки 2020-09-02 — 2021-05-10; 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 28,9 %
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 1660 SUPER753,8 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 585B · 75405 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER впереди на 28,9 % 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 1660 SUPER
753,8 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 102 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 102 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 722.53–764.51; отправки 2025-07-20 — 2026-04-11; 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 (29)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 88,5 | 89,6 | A +1,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 90,7 | 90,6 | B +0,2 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 99 | 94,8 | B +4,4 % |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 92,5 | 93,6 | A +1,2 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 90,9 | 95,3 | A +4,8 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 280,3 | 322,1 | A +14,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 285,9 | 331,8 | A +16 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 290,2 | 331,9 | A +14,3 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 272,3 | 351,8 | A +29,2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 182,1 | 171,9 | B +5,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 183,7 | 177,3 | B +3,6 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 189 | 180,5 | B +4,7 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 341,2 | 287,8 | B +18,5 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 328,4 | 302,8 | B +8,4 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 483,3 | 546,3 | A +13 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 491,9 | 543,6 | A +10,5 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 753,3 | 696,3 | B +8,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 707,2 | 714,8 | A +1,1 % |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 577,6 | 754,8 | B +30,7 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 614,9 | 825,9 | B +34,3 % |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 609,8 | 809,1 | B +32,7 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 613,3 | 820,6 | B +33,8 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 619,2 | 779,4 | B +25,9 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 624,9 | 818,7 | B +31 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 621,3 | 831,8 | B +33,9 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 577,8 | 751,9 | B +30,1 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 581,4 | 768,9 | B +32,3 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 567,9 | 750,8 | B +32,2 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 574,2 | 735,9 | B +28,2 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (71)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 784,6 | 1 123,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 787,8 | 1 096,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 88,5 | 88,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 89,4 | 88,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 87,3 | 77,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 86 | 76,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 88,3 | 79,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 279,9 | 333,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 282,8 | 336,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 280,1 | 336,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 324,8 | 307 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 310,9 | 315,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 322,8 | 311,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,2 | 153,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 178 | 165,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 179,7 | 167,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 186,8 | 176 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 164,7 | 154,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 161,2 | 153,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 169,1 | 173,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 171,2 | 152,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 343,4 | 287,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 343,8 | 287,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 302,5 | 271,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 301,8 | 293 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 316,7 | 280,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 189,6 | 191,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 188,1 | 192,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 247,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 194,4 | 192,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 485,5 | 546,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 478,6 | 543 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 490,5 | 527,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 491,1 | 555,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 460,9 | 499,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 470,5 | 439,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 465 | 443,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 472,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 484,4 | 431,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 793,3 | 704,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 749 | 702 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 688,2 | 686,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 759,6 | 845,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 797,7 | 757 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 620,2 | 604,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 617 | 605,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 697,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 688,4 | 1 041 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 668 | 847,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 609,6 | 858,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 608,9 | 851 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 613,6 | 884,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 635,2 | 895,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 638 | 823,1 | 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 | 945,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 602,9 | 650,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 588,3 | 834,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 603,5 | 847,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 582,8 | 864,9 | 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 | — | нет пары |
| 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 | 700,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 506,9 | 679,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 643 | 850,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 611 | 807 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 601,6 | 843,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 482,1 | 616,7 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 474 | 692 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | — | 330,7 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1080 | B · GeForce GTX 1660 SUPER | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | нет данных | TU116-300-A1 | нет данных у A |
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 560 (CUDA-ядра) | 1 408 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 607 МГц | 1 530 МГц | A: больше на 77 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 733 МГц | 1 785 МГц | B: больше на 52 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 6 ГБ | A: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5X | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 192 бит | A: больше на 64 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | нет данных | 336 ГБ/с | нет данных у A |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 180 Вт (TDP) | 125 Вт (TDP) | A: выше на 55 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
Aнет данных
BTU116-300-A1
нет данных у AАрхитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A2 560 (CUDA-ядра)
B1 408 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 607 МГц
B1 530 МГц
A: больше на 77 МГцBoost-частота
A1 733 МГц
B1 785 МГц
B: больше на 52 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B6 ГБ
A: больше на 2 ГБТип памяти
AGDDR5X
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A256 бит
B192 бит
A: больше на 64 битПропускная способность
Aнет данных
B336 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)
B125 Вт (TDP)
A: выше на 55 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 1080 и NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER?
NVIDIA GeForce GTX 1080: 8 ГБ GDDR5X, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER: 6 ГБ GDDR6, шина 192 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1080 или NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER?
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1080, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER, 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 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.