GeForce GTX 980 Ti vs GeForce RTX 2060 SUPER: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 2060 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
B +323,2 %NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди в этом сценарии (до 323,2 % 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 980 Ti1
Шина памяти на 128 бит больше384 бит против 256 бит
Чем лучше GeForce RTX 2060 SUPER10
Blender Benchmark 2.90 на 44,6 % меньше66 с против 96 с
Blender Benchmark 2.90 на 58 % меньше124 с против 195 с
Blender Benchmark 2.90 на 92,4 % меньше191 с против 368 с
Blender Benchmark 2.90 на 7,9 % меньше461 с против 498 с
Blender Benchmark 2.90 на 99,6 % меньше510 с против 1 018 с
Blender Benchmark 3.4.0 на 313,8 % быстрее2 316 сэмплов/мин против 560 сэмплов/мин
Видеопамять на 2 ГБ больше8 ГБ против 6 ГБ
Пропускная способность на 111,4 ГБ/с больше448 ГБ/с против 336,6 ГБ/с
Энергопотребление карты на 75 Вт ниже175 Вт (TDP) против 250 Вт (TDP)
Цена на старте на $250 ниже$399 против $649
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 44,6 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti95,8 сGeForce RTX 2060 SUPER66,3 сМесто среди всех моделей в базе (27)
B · 66A · 960100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди на 44,6 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
95,8 с · измерение сообщества, выборка 38 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 38 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 93.94–99.12; отправки 2020-09-06 — 2021-06-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
66,3 с · измерение сообщества, выборка 164 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 164 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 65.18–67.48; отправки 2020-09-02 — 2021-03-25; 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 2,6 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti308,5 сGeForce RTX 2060 SUPER300,7 сМесто среди всех моделей в базе (25)
B · 301A · 3080200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 2,6 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
308,5 с · измерение сообщества, выборка 33 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 33 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 295.78–316.04; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
300,7 с · измерение сообщества, выборка 127 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 127 отправок (исключено выбросов: 13), межквартильный размах 295.53–304.9; 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.
- B впереди на 58 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti195,4 сGeForce RTX 2060 SUPER123,7 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 124A · 1950200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди на 58 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
195,4 с · измерение сообщества, выборка 30 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 30 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 193.05–203.58; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
123,7 с · измерение сообщества, выборка 116 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 116 отправок (исключено выбросов: 13), межквартильный размах 121.33–125.24; 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.
- B впереди на 92,4 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti368,1 сGeForce RTX 2060 SUPER191,3 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 191A · 3680200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди на 92,4 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
368,1 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 363.27–383.13; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
191,3 с · измерение сообщества, выборка 100 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 100 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 188.53–194.19; 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.
- B впереди на 7,9 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti497,8 сGeForce RTX 2060 SUPER461,2 сМесто среди всех моделей в базе (23)
B · 461A · 49805001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди на 7,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
497,8 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 483.58–510.64; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
461,2 с · измерение сообщества, выборка 102 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 102 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 452.8–466.95; 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.
- B впереди на 99,6 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti1 018,5 сGeForce RTX 2060 SUPER510,2 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 510A · 1 01805001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди на 99,6 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
1 018,5 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 998.23–1095.03; отправки 2020-09-06 — 2021-02-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
510,2 с · измерение сообщества, выборка 102 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 102 отправок (исключено выбросов: 9), межквартильный размах 501.09–522.62; 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.
- B впереди на 313,8 %
Blender Benchmark 3.4.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 980 Ti559,7 сэмплов/минGeForce RTX 2060 SUPER2 315,7 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (59)
A · 560B · 2 31605 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди на 313,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 980 Ti
559,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 520.75–576.54; отправки 2023-01-03 — 2023-03-19; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
2 315,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 70 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 70 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 2231.05–2366.8; отправки 2022-12-09 — 2023-06-07; 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 (4)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 92,2 | 63,6 | B +44,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 94,2 | 65,7 | B +43,4 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 303,8 | 299,2 | B +1,5 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 545,1 | 2 307,1 | B +323,2 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (126)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 009,5 | 1 070,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 94,2 | 63,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 92,9 | 61,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | 104,5 | 71,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 109,3 | 66 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 115,8 | 69,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 74,9 | 57 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 104,6 | 30,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 94,7 | 31,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 100,9 | 31,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 303,8 | 298,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 299,4 | 299,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 295,8 | 292,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | 339,9 | 350,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 291,6 | 305,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 296,6 | 320,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 257,6 | 276,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 347,5 | 161,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 400,9 | 171,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 469 | 170,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 199,7 | 115,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 204,2 | 115,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 202,4 | 119,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 201,2 | 126 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 233,4 | 113 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 280,9 | 120,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 243,7 | 109,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 214,6 | 55,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 222,7 | 63,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 273,2 | 60,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 452,9 | 209,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 441,8 | 210,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 448,1 | 220,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 433,8 | 179,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 704,4 | 188,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 432,4 | 180,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 218,8 | 118 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 501,7 | 446,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 482,7 | 450,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 498,5 | 449,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 553,6 | 417 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 622,5 | 430,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 424,8 | 394 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 504,7 | 189,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 1 256,3 | 528,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 1 235,3 | 522,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 1 105,1 | 538,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 997,4 | 481,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 1 290,8 | 566,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 1 351,2 | 503,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 898,6 | 230,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 597,2 | 1 408 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 706,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 533 | 2 099,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 504,6 | 2 067,3 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 404,9 | 1 993,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 443 | 1 928,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 592,4 | 2 487,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 553,2 | 2 259,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 542,3 | 2 180,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 526,7 | 2 288,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 549 | 2 378,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 576,1 | 2 450,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 533,5 | 2 138,1 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 501,6 | 2 158,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 504,8 | 2 049 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 483,2 | 2 113,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 449,5 | 1 883,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 189,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | — | 1 076,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 1 716,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 1 792,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 26,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX) | — | 30,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 30,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 29,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 31,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 30,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX) | — | 167,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX) | — | 161,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX) | — | 159,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX) | — | 158,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 169,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 166,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 143,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 57,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 56 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 58,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 56,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 57,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 55,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | — | 207,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA) | — | 222,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX) | — | 103,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX) | — | 110,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX) | — | 106 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX) | — | 101,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | — | 123,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 119,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | — | 206,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 124,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 439,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 543,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 192,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 189,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 190,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 183,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 193,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 193,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 195,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 196,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | — | 520,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA) | — | 604,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX) | — | 260,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX) | — | 260,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX) | — | 250,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX) | — | 245,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | — | 244 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 232,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | — | 276,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 264,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 445,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 328,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 442,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 380,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 1 879,9 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 980 Ti | B · GeForce RTX 2060 SUPER | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GM200-310-A1 | TU106-410-A1 | различается |
| Архитектура | Maxwell | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 816 (CUDA-ядра) | 2 176 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 000 МГц | 1 470 МГц | B: больше на 470 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 076 МГц | 1 650 МГц | B: больше на 574 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 6 ГБ | 8 ГБ | B: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 384 бит | 256 бит | A: больше на 128 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 336,6 ГБ/с | 448 ГБ/с | B: больше на 111,4 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 250 Вт (TDP) | 175 Вт (TDP) | A: выше на 75 Вт |
Чип
Графический чип
AGM200-310-A1
BTU106-410-A1
различаетсяАрхитектура
AMaxwell
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A2 816 (CUDA-ядра)
B2 176 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 000 МГц
B1 470 МГц
B: больше на 470 МГцBoost-частота
A1 076 МГц
B1 650 МГц
B: больше на 574 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A6 ГБ
B8 ГБ
B: больше на 2 ГБТип памяти
AGDDR5
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A384 бит
B256 бит
A: больше на 128 битПропускная способность
A336,6 ГБ/с
B448 ГБ/с
B: больше на 111,4 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A250 Вт (TDP)
B175 Вт (TDP)
A: выше на 75 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
«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 980 Ti и NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER?
NVIDIA GeForce GTX 980 Ti: 6 ГБ GDDR5, шина 384 бит. NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 980 Ti или NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER?
NVIDIA GeForce RTX 2060 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 980 Ti, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER, 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 2.90.1, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.