GeForce GTX 1660 SUPER vs GeForce RTX 2050 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER 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 +8 %NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER впереди в этом сценарии (до 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 1660 SUPER3
Видеопамять на 2 ГБ больше6 ГБ против 4 ГБ
Шина памяти на 128 бит больше192 бит против 64 бит
Пропускная способность на 224 ГБ/с больше336 ГБ/с против 112 ГБ/с
Чем лучше GeForce RTX 2050 Laptop GPU0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- разница 1 % — в пределах порога
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1660 SUPER753,8 сэмплов/минGeForce RTX 2050 Laptop GPU746,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
B · 747A · 75405 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. Разница 1 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · 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.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU
746,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 38 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 38 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 690.49–833.91; отправки 2025-07-17 — 2026-07-19; 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 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 754,8 | 700,3 | A +7,8 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 750,8 | 695,1 | A +8 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 735,9 | 717,1 | A +2,6 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (98)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 123,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 096,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 88,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 88,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 89,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 90,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 94,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 93,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 95,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 81,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 77 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 77,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 76,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 79,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 333,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 336,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 322,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 331,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 331,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | 330,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 336,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 351,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 308,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 309,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 307 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 315,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 311,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 153,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 165,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 171,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 177,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 180,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 167,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 194,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 176 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 154,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 153,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 173,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 152,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 287,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 287,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 287,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 302,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 288,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 271,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 293 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 280,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 191,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 192,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 192,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 546,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 543 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 546,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 543,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 564,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 527,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 555,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 499,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 439,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 443,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 431,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 704,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 702 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 696,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 714,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 690,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 686,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 845,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 757 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 604,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 605,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 1 041 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 847,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 858,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 851 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 884,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 895,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 823,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 945,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 650,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 834,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 847,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 864,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 700,4 | 823,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 679,1 | 683,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 850,6 | 724,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 825,9 | 961,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 807 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 843,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 809,1 | 770,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 820,6 | 833,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 779,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 818,7 | 803,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 831,8 | 849,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 751,9 | 796 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 768,9 | 818,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 616,7 | 647,5 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 692 | 794,2 | справочно |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1660 SUPER | B · GeForce RTX 2050 Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | TU116-300-A1 | GA107 | различается |
| Архитектура | Turing | Ampere | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 1 408 (CUDA-ядра) | 2 048 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 530 МГц | 1 155 МГц | A: больше на 375 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 785 МГц | 1 477 МГц | A: больше на 308 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 6 ГБ | 4 ГБ | A: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR6 | одинаково |
| Шина памяти | 192 бит | 64 бит | A: больше на 128 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 336 ГБ/с | 112 ГБ/с | A: больше на 224 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 125 Вт (TDP) | нет данных | нет данных у B |
| Интерфейс | нет данных | PCIe 3.0 x8 | нет данных у A |
Чип
Графический чип
ATU116-300-A1
BGA107
различаетсяАрхитектура
ATuring
BAmpere
различаетсяШейдерные блоки
A1 408 (CUDA-ядра)
B2 048 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 530 МГц
B1 155 МГц
A: больше на 375 МГцBoost-частота
A1 785 МГц
B1 477 МГц
A: больше на 308 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A6 ГБ
B4 ГБ
A: больше на 2 ГБТип памяти
AGDDR6
BGDDR6
одинаковоШина памяти
A192 бит
B64 бит
A: больше на 128 битПропускная способность
A336 ГБ/с
B112 ГБ/с
A: больше на 224 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A125 Вт (TDP)
Bнет данных
нет данных у BTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
Aнет данных
BPCIe 3.0 x8
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 1660 SUPER и NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER: 6 ГБ GDDR6, шина 192 бит. NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU: 4 ГБ GDDR6, шина 64 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER или NVIDIA GeForce RTX 2050 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER 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 1660 SUPER, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2050 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 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 3.6.0, 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 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.