Перейти к содержимому

GeForce GTX 980 Ti vs GeForce RTX 2070: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · Maxwell

NVIDIA GeForce GTX 980 Ti

  • 6 ГБ GDDR5
  • 250 Вт

2 июня 2015 · $649 на старте

BNVIDIA · Turing

NVIDIA GeForce RTX 2070

  • 8 ГБ GDDR6
  • 175 Вт

17 октября 2018 · $499 на старте

Короткий вывод

NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

Сравнить с помощью ИИ
← GeForce GTX 980 TiGeForce RTX 2070 →
  • Рендеринг и вычисления

    B +318,7 %

    NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди в этом сценарии (до 318,7 % 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 207010

  • Blender Benchmark 2.90 на 41,3 % меньше68 с против 96 с

  • Blender Benchmark 2.90 на 54,8 % меньше126 с против 195 с

  • Blender Benchmark 2.90 на 88,8 % меньше195 с против 368 с

  • Blender Benchmark 2.90 на 5,3 % меньше473 с против 498 с

  • Blender Benchmark 2.90 на 91,4 % меньше532 с против 1 018 с

  • Blender Benchmark 3.4.0 на 306,7 % быстрее2 276 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 $150 ниже$499 против $649

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 2.90

    GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше

    B впереди на 41,3 %

    Место среди всех моделей в базе (27)

    B · 68A · 96
    0100200300400
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 41,3 % 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 2070

    67,8 с · измерение сообщества, выборка 184 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 184 отправок (исключено выбросов: 22), межквартильный размах 66.19–69.19; отправки 2020-09-02 — 2022-01-09; 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.

  • Blender Benchmark 2.90

    GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше

    разница 0,6 % — в пределах порога

    Место среди всех моделей в базе (25)

    A · 308B · 310
    0200400600800
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    Разница 0,6 % — 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 2070

    310,5 с · измерение сообщества, выборка 154 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 154 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 302.75–318.79; отправки 2020-09-02 — 2022-01-09; 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.

  • Blender Benchmark 2.90

    GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше

    B впереди на 54,8 %

    Место среди всех моделей в базе (22)

    B · 126A · 195
    0200400600
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 54,8 % 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 2070

    126,2 с · измерение сообщества, выборка 126 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 126 отправок (исключено выбросов: 15), межквартильный размах 123.54–129.3; отправки 2020-09-03 — 2021-09-12; 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.

  • Blender Benchmark 2.90

    GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше

    B впереди на 88,8 %

    Место среди всех моделей в базе (22)

    B · 195A · 368
    0200400600800
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 88,8 % 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 2070

    195 с · измерение сообщества, выборка 117 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 117 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 191.09–199.46; отправки 2020-09-03 — 2021-09-12; 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.

  • Blender Benchmark 2.90

    GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше

    B впереди на 5,3 %

    Место среди всех моделей в базе (23)

    B · 473A · 498
    05001 0001 500
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 5,3 % 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 2070

    472,6 с · измерение сообщества, выборка 127 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 127 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 460.59–488.31; отправки 2020-09-03 — 2022-01-09; 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.

  • Blender Benchmark 2.90

    GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше

    B впереди на 91,4 %

    Место среди всех моделей в базе (20)

    B · 532A · 1 018
    05001 0001 500
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

    NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 91,4 % 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 2070

    532,1 с · измерение сообщества, выборка 120 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 120 отправок (исключено выбросов: 9), межквартильный размах 512.02–553.12; отправки 2020-09-03 — 2021-09-12; 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.

  • Blender Benchmark 3.4.0

    GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше

    B впереди на 306,7 %

    Место среди всех моделей в базе (59)

    A · 560B · 2 276
    05 00010 00015 000
    Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

    NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 306,7 % 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 2070

    2 275,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 83 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 83 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 2199.96–2367.42; отправки 2022-12-08 — 2024-07-25; 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)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)92,264,2B +43,6 %
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)94,267,6B +39,4 %
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)303,8306,1A +0,8 %
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)545,12 282,5B +318,7 %

У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.

Справочные результаты (124)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)1 009,51 072,6справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)94,264справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)92,964,9справочно
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA)104,570,1справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)109,369,8справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)115,867,8справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)74,958,8справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)104,630,5справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)94,730справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)100,933справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)303,8309,9справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)299,4312,4справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)295,8297,9справочно
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA)339,9340,3справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)291,6321,4справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)296,6318,4справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)257,6282,3справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)347,5166,4справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)400,9168,1справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)469177,3справочно
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)199,7118,1справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)204,2119,3справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)202,4119,9справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)201,2129,7справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)233,4122,6справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)280,9117,9справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)243,7111,6справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)214,654,8справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)222,762,1справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)273,263,4справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)452,9212,8справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)441,8211,6справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)448,1226,1справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)433,8196,1справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)704,4186,9справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)432,4183,1справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)218,8115,2справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)501,7457,8справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)482,7456,1справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)498,5461,6справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)553,6445,3справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)622,5429,3справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)424,8410,2справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)504,7193,2справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)1 256,3548,4справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)1 235,3532,1справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)1 105,1560,2справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)997,4554,3справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)1 290,8574,2справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)1 351,2518,5справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)898,6230,6справочно
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)597,21 404,9справочно
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)5332 072,7справочно
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)504,62 108,7справочно
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)404,91 829,9справочно
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)4431 926,6справочно
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)592,42 300,4справочно
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)553,22 266справочно
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)542,32 245,7справочно
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)526,72 322,6справочно
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)5492 452,8справочно
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)576,12 450,5справочно
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)533,52 159,9справочно
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)501,62 222,6справочно
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)504,82 085,9справочно
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)483,22 131,7справочно
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)449,52 031,8справочно
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)—1 086,1нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX)—1 907,1нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX)—1 721,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX)—30,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX)—30,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX)—30,8нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX)—30,6нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—31,6нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX)—159,4нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX)—164,5нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX)—165нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX)—168,2нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—170,4нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA)—131,1нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX)—55,1нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX)—56,3нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX)—58,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX)—59,1нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—61,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)—209,7нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA)—213,3нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX)—102,4нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX)—105,6нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX)—103,5нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX)—105,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—123нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)—133,3нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)—126,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—458,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—505,9нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—192,5нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—194,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—196,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—194,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—196,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—197,3нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—205,1нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)—545,7нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA)—528,8нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX)—255,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX)—261,9нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX)—258,5нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX)—260,1нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—252,2нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)—268,9нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)—273,2нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 401,3нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 347,9нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 375,7нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 467,2нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 433,1нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 406,2нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 246,1нет пары
Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—2 178,6нет пары
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—1 896,1нет пары

У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    AGM200-310-A1

    BTU106-400A-A1

    различается
  • Архитектура

    AMaxwell

    BTuring

    различается
  • Шейдерные блоки

    A2 816 (CUDA-ядра)

    B2 304 (CUDA-ядра)

    не сравнивается напрямую

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    A1 000 МГц

    B1 410 МГц

    B: больше на 410 МГц
  • Boost-частота

    A1 076 МГц

    B1 620 МГц

    B: больше на 544 МГц

    Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

Память

  • Видеопамять

    A6 ГБ

    B8 ГБ

    B: больше на 2 ГБ
  • Тип памяти

    AGDDR5

    BGDDR6

    различается
  • Шина памяти

    A384 бит

    B256 бит

    A: больше на 128 бит
  • Пропускная способность

    A336,6 ГБ/с

    B448 ГБ/с

    B: больше на 111,4 ГБ/с

    Без 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 Вт

    TGP (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.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GTX 980 Ti и NVIDIA GeForce RTX 2070?

NVIDIA GeForce GTX 980 Ti: 6 ГБ GDDR5, шина 384 бит. NVIDIA GeForce RTX 2070: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.

Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 980 Ti или NVIDIA GeForce RTX 2070?

NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

Источники данных (2)
  • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 980 Ti, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2070, 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, 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 3.1.2, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте