GeForce RTX 2060 SUPER vs GeForce RTX 2070: 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
A +6,1 %NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER впереди в этом сценарии (до 6,1 % 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 RTX 2060 SUPER1
Цена на старте на $100 ниже$399 против $499
Чем лучше GeForce RTX 20701
Шейдерные блоки на 128 больше2 304 (CUDA-ядра) против 2 176 (CUDA-ядра)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- разница 3,2 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER57 сGeForce RTX 207058,8 сМесто среди всех моделей в базе (31)
A · 57B · 590100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 3,2 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
57 с · измерение сообщества, выборка 32 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 32 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 56.4–57.77; отправки 2021-07-10 — 2022-02-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
58,8 с · измерение сообщества, выборка 42 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 42 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 57.49–61.43; отправки 2021-07-12 — 2022-02-10; 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 3,3 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER31,9 сGeForce RTX 207033 сМесто среди всех моделей в базе (20)
A · 32B · 33050100150Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 3,3 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
31,9 с · измерение сообщества, выборка 21 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 21 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 31.4–33.3; отправки 2021-07-27 — 2022-02-23; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
33 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 32.03–33.24; отправки 2021-07-22 — 2022-02-27; бэкенд OPTIX. 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 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER276,9 сGeForce RTX 2070282,3 сМесто среди всех моделей в базе (26)
A · 277B · 2820200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 2 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
276,9 с · измерение сообщества, выборка 31 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 31 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 272.42–281.42; отправки 2021-07-10 — 2022-02-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
282,3 с · измерение сообщества, выборка 28 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 28 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 276.74–290.98; отправки 2021-07-12 — 2022-02-03; 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 2,8 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER161,8 сGeForce RTX 2070166,4 сМесто среди всех моделей в базе (15)
A · 162B · 1660100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 2,8 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
161,8 с · измерение сообщества, выборка 37 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 37 отправок (исключено выбросов: 9), межквартильный размах 160.24–163.89; отправки 2020-09-02 — 2021-01-25; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
166,4 с · измерение сообщества, выборка 61 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 61 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 160.19–171.32; отправки 2020-09-02 — 2022-01-09; бэкенд OPTIX. 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 1,9 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER109,5 сGeForce RTX 2070111,6 сМесто среди всех моделей в базе (21)
A · 110B · 1120100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,9 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
109,5 с · измерение сообщества, выборка 26 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 26 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 107.85–111.2; отправки 2021-07-10 — 2022-02-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
111,6 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 108.46–119.84; отправки 2021-07-12 — 2022-02-03; 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 1,7 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER55,7 сGeForce RTX 207054,8 сМесто среди всех моделей в базе (13)
B · 55A · 560100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,7 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
55,7 с · измерение сообщества, выборка 30 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 30 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 55.02–56.53; отправки 2020-09-02 — 2021-01-12; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
54,8 с · измерение сообщества, выборка 43 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 43 отправок (исключено выбросов: 9), межквартильный размах 54.03–56.24; отправки 2020-09-03 — 2021-06-14; бэкенд OPTIX. 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 1,3 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER180,7 сGeForce RTX 2070183,1 сМесто среди всех моделей в базе (20)
A · 181B · 1830200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,3 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
180,7 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 178.65–186.28; отправки 2021-07-10 — 2022-02-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
183,1 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 178.97–197.3; отправки 2021-07-12 — 2022-02-03; 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 2,4 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER118 сGeForce RTX 2070115,2 сМесто среди всех моделей в базе (13)
B · 115A · 1180100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 2,4 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
118 с · измерение сообщества, выборка 30 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 30 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 116.65–119.66; отправки 2020-09-02 — 2021-01-12; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
115,2 с · измерение сообщества, выборка 45 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 45 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 111.3–119.47; отправки 2020-09-03 — 2021-06-14; бэкенд OPTIX. 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 4,1 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER394 сGeForce RTX 2070410,2 сМесто среди всех моделей в базе (21)
A · 394B · 4100200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 4,1 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
394 с · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 388.05–403.3; отправки 2021-07-10 — 2022-02-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
410,2 с · измерение сообщества, выборка 25 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 25 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 397.21–415.04; отправки 2021-07-12 — 2022-02-03; 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 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER189,4 сGeForce RTX 2070193,2 сМесто среди всех моделей в базе (13)
A · 189B · 1930200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 2 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
189,4 с · измерение сообщества, выборка 34 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 34 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 186.85–192.12; отправки 2020-09-02 — 2021-01-25; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
193,2 с · измерение сообщества, выборка 45 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 45 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 189.69–197.47; отправки 2020-09-03 — 2022-01-09; бэкенд OPTIX. 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 3 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER503,2 сGeForce RTX 2070518,5 сМесто среди всех моделей в базе (19)
A · 503B · 51802505007501 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 3 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
503,2 с · измерение сообщества, выборка 25 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 25 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 497.18–522.26; отправки 2021-07-10 — 2022-02-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
518,5 с · измерение сообщества, выборка 27 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 27 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 503.35–553.61; отправки 2021-07-12 — 2022-02-03; 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 0,2 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER230,1 сGeForce RTX 2070230,6 сМесто среди всех моделей в базе (13)
A · 230B · 2310200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 0,2 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
230,1 с · измерение сообщества, выборка 26 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 26 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 228.62–231.78; отправки 2020-09-02 — 2021-01-12; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
230,6 с · измерение сообщества, выборка 42 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 42 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 225.65–237.11; отправки 2020-09-03 — 2021-06-14; бэкенд OPTIX. 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 % — в пределах порога
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce RTX 2060 SUPER2 067,3 сэмплов/минGeForce RTX 20702 108,7 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 2 067B · 2 10905 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. Разница 2 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER
2 067,3 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 102 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 102 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 2005.87–2124.27; отправки 2025-07-17 — 2026-03-07; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070
2 108,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 64 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 64 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 1999.79–2175.31; отправки 2025-07-22 — 2026-07-07; 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 (42)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 63,6 | 64,2 | A +0,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 65,7 | 67,6 | A +2,9 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 66,3 | 67,8 | A +2,3 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX) | 30,6 | 30,8 | A +0,7 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX) | 29,6 | 30,6 | A +3,2 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 30,6 | 30,5 | B +0,5 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 292,8 | 297,9 | A +1,8 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 299,2 | 306,1 | A +2,3 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 300,7 | 310,5 | A +3,2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX) | 159,9 | 165 | A +3,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX) | 158,6 | 168,2 | A +6,1 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 119,7 | 119,9 | A +0,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 126 | 129,7 | A +3 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 123,7 | 126,2 | A +2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX) | 58,1 | 58,2 | A +0,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX) | 56,5 | 59,1 | A +4,5 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 210,8 | 211,6 | A +0,4 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 220,1 | 226,1 | A +2,7 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 191,3 | 195 | A +1,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX) | 106 | 103,5 | B +2,4 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX) | 101,9 | 105,7 | A +3,7 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 450,2 | 456,1 | A +1,3 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 449,2 | 461,6 | A +2,8 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 461,2 | 472,6 | A +2,5 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 190,3 | 196,2 | A +3,1 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 183,7 | 194,8 | A +6 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 522,2 | 532,1 | A +1,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 538,5 | 560,2 | A +4 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 510,2 | 532,1 | A +4,3 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX) | 250,5 | 258,5 | A +3,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX) | 245,2 | 260,1 | A +6,1 % |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 099,4 | 2 072,7 | A +1,3 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 307,1 | 2 282,5 | A +1,1 % |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 180,5 | 2 245,7 | B +3 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 288,4 | 2 322,6 | B +1,5 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 315,7 | 2 275,9 | A +1,7 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 378,7 | 2 452,8 | B +3,1 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 450,3 | 2 450,5 | B +0 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 138,1 | 2 159,9 | B +1 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 158,4 | 2 222,6 | B +3 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 049 | 2 085,9 | B +1,8 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 113,6 | 2 131,7 | B +0,9 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (86)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 076,9 | 1 086,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 070,2 | 1 072,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX) | 1 716,3 | 1 907,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX) | 1 792,2 | 1 721,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 63,1 | 64 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 61,9 | 64,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | 71,5 | 70,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 66 | 69,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 69,1 | 67,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX) | 26,5 | 30,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX) | 30,2 | 30,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 31,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 30,7 | 31,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 31,4 | 30 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 298,5 | 309,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 299,4 | 312,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | 350,2 | 340,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 305,3 | 321,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 320,8 | 318,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX) | 167,9 | 159,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX) | 161,7 | 164,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX) | 169,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 166,7 | 170,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 171,4 | 168,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 170,5 | 177,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 115,3 | 118,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 115,4 | 119,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 143,6 | 131,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 113 | 122,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 120,2 | 117,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX) | 57,1 | 55,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX) | 56 | 56,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 57,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 55,8 | 61,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 63,3 | 62,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 60,8 | 63,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 207,7 | 209,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 209,1 | 212,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA) | 222,1 | 213,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 179,3 | 196,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 188,6 | 186,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX) | 103,4 | 102,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX) | 110,8 | 105,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX) | 123,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 119,8 | 123 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 206,2 | 133,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 124,3 | 126,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 439,5 | 458,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 446,9 | 457,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 543,8 | 505,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 417 | 445,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 430,7 | 429,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 192,4 | 192,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 189,9 | 194,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 193,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 193,2 | 196,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 195,3 | 197,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 196,7 | 205,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 520,3 | 545,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 528,8 | 548,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA) | 604,2 | 528,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 481,9 | 554,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 566,8 | 574,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX) | 260,1 | 255,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX) | 260,2 | 261,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX) | 244 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 232,2 | 252,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 276,1 | 268,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 264,5 | 273,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 408 | 1 404,9 | справочно |
| 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 | 1 467,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 380,9 | 1 433,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 993,1 | 1 829,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 928,2 | 1 926,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 487,8 | 2 300,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 259,4 | 2 266 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 879,9 | 1 896,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 883,9 | 2 031,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 401,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 347,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 375,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 406,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 246,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 178,6 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce RTX 2060 SUPER | B · GeForce RTX 2070 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | TU106-410-A1 | TU106-400A-A1 | различается |
| Архитектура | Turing | Turing | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 176 (CUDA-ядра) | 2 304 (CUDA-ядра) | B: больше на 128 |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 470 МГц | 1 410 МГц | A: больше на 60 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 650 МГц | 1 620 МГц | A: больше на 30 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 8 ГБ | одинаково |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR6 | одинаково |
| Шина памяти | 256 бит | 256 бит | одинаково |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 448 ГБ/с | 448 ГБ/с | одинаково |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 175 Вт (TDP) | 175 Вт (TDP) | одинаково |
Чип
Графический чип
ATU106-410-A1
BTU106-400A-A1
различаетсяАрхитектура
ATuring
BTuring
одинаковоШейдерные блоки
A2 176 (CUDA-ядра)
B2 304 (CUDA-ядра)
B: больше на 128Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 470 МГц
B1 410 МГц
A: больше на 60 МГцBoost-частота
A1 650 МГц
B1 620 МГц
A: больше на 30 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B8 ГБ
одинаковоТип памяти
AGDDR6
BGDDR6
одинаковоШина памяти
A256 бит
B256 бит
одинаковоПропускная способность
A448 ГБ/с
B448 ГБ/с
одинаковоБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A175 Вт (TDP)
B175 Вт (TDP)
одинаковоTGP (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 RTX 2060 SUPER и NVIDIA GeForce RTX 2070?
NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 2070: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER или NVIDIA GeForce RTX 2070?
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 RTX 2060 SUPER, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2070, 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 2.90.1, 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 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.4.0, 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 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, 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.