GeForce GTX 1650 SUPER vs GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
В доступных сопоставимых тестах разница ниже порога заметности — значимого преимущества не выявлено.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
≈ паритетРазница в доступных тестах ниже порога заметности — значимого преимущества нет.
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 1650 SUPER1
Шейдерные блоки на 256 больше1 280 (CUDA-ядра) против 1 024 (CUDA-ядра)
Чем лучше GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU1
Энергопотребление карты на 45 Вт ниже55 Вт (TDP) против 100 Вт (TDP)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- разница 2,7 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1650 SUPER155,3 сGeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU159,5 сМесто среди всех моделей в базе (27)
A · 155B · 1590100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 2,7 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER
155,3 с · измерение сообщества, выборка 48 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 48 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 151.89–157.88; отправки 2020-09-03 — 2021-06-21; 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.
Справочные результаты (92)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 216,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 139,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 137,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 142 | 402,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 141,2 | 142,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 151,5 | 157,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 153 | 150,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 126,2 | 133,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 96,4 | 117,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 94,6 | 133,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 99,4 | 118,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 100,5 | 120 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 638,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 453,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 438 | 1 373,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 432,9 | 503,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 457,9 | 535,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 456,6 | 683,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 458,3 | 534,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 403,9 | 467,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 340,7 | 679 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 359,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 367,2 | 528,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 430,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 243,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 256,6 | 720,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 260,5 | 361,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 279,8 | 297,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 263,5 | 309,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 288,3 | 271,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 255,4 | 279,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 180,9 | 232,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 181,9 | 233,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 704,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 391,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 391,2 | 1 126,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 418,3 | 469,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 436,3 | 474 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 405,6 | 492,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 418,1 | 440,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 386,4 | 404,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 218,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 239,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 217,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 1 367,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 782,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 791,5 | 2 287,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 795,8 | 868,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 859,5 | 936,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 803,3 | 1 004,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 830,2 | 864,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 703,3 | 780,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 528,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 546,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 545,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 2 390,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 1 927,6 | 5 168,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 2 197,9 | 1 899,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 1 909,2 | 1 882,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 1 483 | 2 078,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 1 510,9 | 2 216,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 2 780,5 | 1 964,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 759,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 890,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 516,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 550,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 560 | 558,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 622,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 604,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 556,6 | 483,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 554,8 | 466,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 478,2 | 447,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 462,8 | 399,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 645,3 | 533,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 580,4 | 466,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 542,5 | 533,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 560,6 | 438,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 562,8 | 497,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 452,9 | 449,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 603,2 | 519,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 577,1 | 510,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 526,3 | 500 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 564,4 | 462,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 540 | 472 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 540,9 | 471,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 472,3 | 467,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 521,1 | 425,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 510,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 553,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 600,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 554,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 511,7 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1650 SUPER | B · GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | TU116-250-KA-A1 | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Turing | Turing | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 280 (CUDA-ядра) | 1 024 (CUDA-ядра) | A: больше на 256 |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 530 МГц | 1 350 МГц | A: больше на 180 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 725 МГц | 1 485 МГц | A: больше на 240 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 4 ГБ | 4 ГБ | одинаково |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR6 | одинаково |
| Шина памяти | 128 бит | 128 бит | одинаково |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 192 ГБ/с | 192 ГБ/с | одинаково |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 100 Вт (TDP) | 55 Вт (TDP) | A: выше на 45 Вт |
| Интерфейс | нет данных | PCIe 3.0 x16 | нет данных у A |
Чип
Графический чип
ATU116-250-KA-A1
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
ATuring
BTuring
одинаковоШейдерные блоки
A1 280 (CUDA-ядра)
B1 024 (CUDA-ядра)
A: больше на 256Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 530 МГц
B1 350 МГц
A: больше на 180 МГцBoost-частота
A1 725 МГц
B1 485 МГц
A: больше на 240 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A4 ГБ
B4 ГБ
одинаковоТип памяти
AGDDR6
BGDDR6
одинаковоШина памяти
A128 бит
B128 бит
одинаковоПропускная способность
A192 ГБ/с
B192 ГБ/с
одинаковоБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A100 Вт (TDP)
B55 Вт (TDP)
A: выше на 45 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
Aнет данных
BPCIe 3.0 x16
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 1650 SUPER и NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU?
NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER: 4 ГБ GDDR6, шина 128 бит. NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU: 4 ГБ GDDR6, шина 128 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER или NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Laptop GPU?
В доступных сопоставимых тестах разница ниже порога заметности — значимого преимущества не выявлено.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1650 SUPER, 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 2.81a, тест Blender Benchmark 2.81, 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 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 3.1.2проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.