GeForce GTX 980 Ti vs GeForce RTX 2070 Max-Q: 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 980 Ti3
Blender Benchmark 2.90 на 14,3 % меньше308 с против 353 с
Blender Benchmark 2.90 на 10,3 % меньше498 с против 549 с
Шина памяти на 128 бит больше384 бит против 256 бит
Чем лучше GeForce RTX 2070 Max-Q5
Blender Benchmark 2.90 на 17,6 % меньше81 с против 96 с
Blender Benchmark 3.4.0 на 224,2 % быстрее1 815 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 170 Вт ниже80 Вт (TDP) против 250 Вт (TDP)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 17,6 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti95,8 сGeForce RTX 2070 Max-Q81,5 сМесто среди всех моделей в базе (27)
B · 81A · 960100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди на 17,6 % 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 2070 Max-Q
81,5 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 78.29–84.81; отправки 2020-09-03 — 2021-01-25; 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.
- A впереди на 14,3 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti308,5 сGeForce RTX 2070 Max-Q352,7 сМесто среди всех моделей в базе (25)
A · 308B · 3530200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 980 Ti впереди на 14,3 % в этом тесте.
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 Max-Q
352,7 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 334.6–365.97; отправки 2020-09-03 — 2021-01-25; 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.
- A впереди на 10,3 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 980 Ti497,8 сGeForce RTX 2070 Max-Q549 сМесто среди всех моделей в базе (23)
A · 498B · 54905001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce GTX 980 Ti впереди на 10,3 % 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 Max-Q
549 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 524.36–576.34; отправки 2020-09-03 — 2021-01-25; 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.
- B впереди на 224,2 %
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 2070 Max-Q1 814,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (59)
A · 560B · 1 81505 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q впереди на 224,2 % 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 Max-Q
1 814,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 31 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 31 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 1719.05–2012.67; отправки 2022-12-14 — 2024-04-09; 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 (2)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 92,2 | 79,3 | B +16,2 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 545,1 | 1 903,9 | B +249,3 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (119)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 009,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 94,2 | 79,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 92,9 | 78 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 94,2 | 82,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | 104,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 109,3 | 83 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 115,8 | 81,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 74,9 | 72,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 104,6 | 36,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 94,7 | 35,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 100,9 | 35,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 303,8 | 348,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 299,4 | 338,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 295,8 | 346,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 303,8 | 355,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | 339,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 291,6 | 360 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 296,6 | 357 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 257,6 | 315,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 347,5 | 187 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 400,9 | 195,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 469 | 186,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 199,7 | 141,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 204,2 | 149 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 202,4 | 149,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 201,2 | 161,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 195,4 | 156 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 233,4 | 142,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 280,9 | 145,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 243,7 | 140,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 214,6 | 64,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 222,7 | 73,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 273,2 | 69,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 452,9 | 266,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 441,8 | 262,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 448,1 | 279,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 368,1 | 237,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 433,8 | 227 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 704,4 | 226,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 432,4 | 229,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 218,8 | 136 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 501,7 | 566,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 482,7 | 543,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 498,5 | 552,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 553,6 | 514,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 622,5 | 486,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 424,8 | 491,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 504,7 | 219,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 1 256,3 | 674,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 1 235,3 | 647,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 1 105,1 | 676,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 1 018,5 | 626,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 997,4 | 606,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 1 290,8 | 669,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 1 351,2 | 641,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 898,6 | 258 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 597,2 | 1 231,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 706,5 | 1 242,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 533 | 1 707,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 504,6 | 1 549,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 404,9 | 1 575,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 443 | 1 674,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 592,4 | 2 055,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 553,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 542,3 | 1 680,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 526,7 | 1 919,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 549 | 2 012 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 576,1 | 2 026,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 533,5 | 1 845,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 501,6 | 1 648,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 504,8 | 1 744 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 483,2 | 1 550,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 449,5 | — | нет пары |
| 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) | — | 1 145,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 1 847,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 38 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX) | — | 35 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 35,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 34,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 34,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX) | — | 175,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX) | — | 176,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX) | — | 183,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX) | — | 179,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 184 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 64,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 67,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 65,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 63,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | — | 247,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX) | — | 115,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX) | — | 121,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX) | — | 119,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 130,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | — | 234,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 142,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 525,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 213,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 228,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 222,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 219,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 213,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 237,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 227,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | — | 634,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX) | — | 284 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX) | — | 285,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX) | — | 282,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 254,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | — | 320,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 295,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 607,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 087,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 803,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 125,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 810,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 040,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 341,2 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 980 Ti | B · GeForce RTX 2070 Max-Q | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GM200-310-A1 | TU106 | различается |
| Архитектура | Maxwell | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 816 (CUDA-ядра) | 2 304 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 000 МГц | 885 МГц | A: больше на 115 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 076 МГц | 1 185 МГц | B: больше на 109 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) | 80 Вт (TDP) | A: выше на 170 Вт |
| Интерфейс | нет данных | PCIe 3.0 x16 | нет данных у A |
Чип
Графический чип
AGM200-310-A1
BTU106
различаетсяАрхитектура
AMaxwell
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A2 816 (CUDA-ядра)
B2 304 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 000 МГц
B885 МГц
A: больше на 115 МГцBoost-частота
A1 076 МГц
B1 185 МГц
B: больше на 109 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)
B80 Вт (TDP)
A: выше на 170 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 980 Ti и NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q?
NVIDIA GeForce GTX 980 Ti: 6 ГБ GDDR5, шина 384 бит. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 980 Ti или NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q?
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 980 Ti, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q, 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 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 3.0.1, 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 4.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.