GeForce RTX 2070 vs GeForce RTX 2070 Max-Q: сравнение характеристик и тестов
ANVIDIA · Turing
NVIDIA GeForce RTX 2070
- 8 ГБ GDDR6
- 175 Вт
17 октября 2018 · ≈ 41 000 ₽ ($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 ИИРендеринг и вычисления
A +25,4 %NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди в этом сценарии (до 25,4 % 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 20704
Blender Benchmark 2.90 на 20,2 % меньше68 с против 81 с
Blender Benchmark 2.90 на 13,6 % меньше310 с против 353 с
Blender Benchmark 2.90 на 16,2 % меньше473 с против 549 с
Blender Benchmark 3.6.0 на 20,9 % быстрее2 451 сэмплов/мин против 2 027 сэмплов/мин
Чем лучше GeForce RTX 2070 Max-Q1
Энергопотребление карты на 95 Вт ниже80 Вт (TDP) против 175 Вт (TDP)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях. Результаты ноутбучных чипов зависят от модели ноутбука: лимит мощности и охлаждение задаёт его производитель.
- A впереди на 20,2 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 207067,8 сGeForce RTX 2070 Max-Q81,5 сМесто среди протестированных моделей (27, CUDA)
A · 68B · 810100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 20,2 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · 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.
- 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 13,6 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2070310,5 сGeForce RTX 2070 Max-Q352,7 сМесто среди протестированных моделей (25, CUDA)
A · 310B · 3530200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 13,6 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · 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.
- 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 16,2 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2070472,6 сGeForce RTX 2070 Max-Q549 сМесто среди протестированных моделей (23, CUDA)
A · 473B · 54905001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 16,2 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · 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.
- 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.
- A впереди на 20,9 %
Blender Benchmark 3.6.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce RTX 20702 450,5 сэмплов/минGeForce RTX 2070 Max-Q2 026,9 сэмплов/минМесто среди протестированных моделей (49, OptiX)
B · 2 027A · 2 45105 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2070 впереди на 20,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2070
2 450,5 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 79 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 79 отправок (исключено выбросов: 9), межквартильный размах 2351.35–2500.82; отправки 2023-06-29 — 2025-12-21; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q
2 026,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 1875.19–2124.65; отправки 2023-07-06 — 2024-03-17; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
разница = |A − B| ÷ меньшее из значений × 100 %. Порог заметности 5 % — UX-эвристика, а не статистическая значимость.
Рендер Cycles в Blender Benchmark. Медиана суммы сэмплов в минуту по трём сценам после отсечения выбросов.
Другие сопоставимые тесты (3)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 64,2 | 79,3 | A +23,6 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 282,5 | 1 903,9 | A +19,9 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 275,9 | 1 814,6 | A +25,4 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (130)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 086,1 | 1 145,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 1 072,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX) | 1 907,1 | 1 847,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX) | 1 721,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 64 | 79,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 64,9 | 78 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 67,6 | 82,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA) | 70,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 69,8 | 83 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 67,8 | 81,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 58,8 | 72,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX) | 30,9 | 38 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX) | 30,5 | 35 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX) | 30,8 | 35,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX) | 30,6 | 34,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 30,5 | 36,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 31,6 | 34,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 30 | 35,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 33 | 35,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 309,9 | 348,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 312,4 | 338,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 297,9 | 346,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 306,1 | 355,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA) | 340,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 321,4 | 360 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 318,4 | 357 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 282,3 | 315,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX) | 159,4 | 175,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX) | 164,5 | 176,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX) | 165 | 183,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX) | 168,2 | 179,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 166,4 | 187 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 170,4 | 184 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 168,1 | 195,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 177,3 | 186,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 118,1 | 141,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 119,3 | 149 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 119,9 | 149,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 129,7 | 161,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 126,2 | 156 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 131,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 122,6 | 142,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 117,9 | 145,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 111,6 | 140,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX) | 55,1 | 64,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX) | 56,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX) | 58,2 | 67,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX) | 59,1 | 65,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 54,8 | 64,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 61,8 | 63,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 62,1 | 73,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 63,4 | 69,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 209,7 | 247,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 212,8 | 266,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 211,6 | 262,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 226,1 | 279,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 195 | 237,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA) | 213,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 196,1 | 227 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 186,9 | 226,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 183,1 | 229,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX) | 102,4 | 115,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX) | 105,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX) | 103,5 | 121,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX) | 105,7 | 119,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 115,2 | 136 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 123 | 130,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 133,3 | 234,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 126,5 | 142,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 458,6 | 525,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 457,8 | 566,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 456,1 | 543,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 461,6 | 552,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 505,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 445,3 | 514,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 429,3 | 486,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 410,2 | 491,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 192,5 | 213,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 194,8 | 228,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 196,2 | 222,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 194,8 | 219,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 193,2 | 219,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 196,3 | 213,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 197,3 | 237,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 205,1 | 227,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 545,7 | 634,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 548,4 | 674,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 532,1 | 647,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 560,2 | 676,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 532,1 | 626,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA) | 528,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 554,3 | 606,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 574,2 | 669,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 518,5 | 641,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX) | 255,7 | 284 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX) | 261,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX) | 258,5 | 285,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX) | 260,1 | 282,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 230,6 | 258 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 252,2 | 254,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 268,9 | 320,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 273,2 | 295,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 401,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 404,9 | 1 231,3 | справочно |
| 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 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 467,2 | 607,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 433,1 | 1 087,8 | справочно |
| 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 | 1 040,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 072,7 | 1 707,7 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 108,7 | 1 549,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 829,9 | 1 575,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 926,6 | 1 674,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 300,4 | 2 055,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 178,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 266 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 245,7 | 1 680,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 322,6 | 1 919,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 452,8 | 2 012 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 159,9 | 1 845,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 222,6 | 1 648,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 085,9 | 1 744 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 131,7 | 1 550,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 1 896,1 | 341,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 031,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 242,6 | 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 |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
Значения производителя чипа. Лимит мощности и частоты в конкретном ноутбуке задаёт его производитель.
| Характеристика | A · GeForce RTX 2070 | B · GeForce RTX 2070 Max-Q | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | TU106-400A-A1 | TU106 | различается |
| Архитектура | Turing | Turing | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 304 (CUDA-ядра) | 2 304 (CUDA-ядра) | одинаково |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 410 МГц | 885 МГц | A: больше на 525 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука. | 1 620 МГц | 1 185 МГц | A: больше на 435 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. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному. | 175 Вт (TDP) | 80 Вт (TDP) | A: выше на 95 Вт |
| Интерфейс | нет данных | PCIe 3.0 x16 | нет данных у A |
Чип
Графический чип
ATU106-400A-A1
BTU106
различаетсяАрхитектура
ATuring
BTuring
одинаковоШейдерные блоки
A2 304 (CUDA-ядра)
B2 304 (CUDA-ядра)
одинаковоЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 410 МГц
B885 МГц
A: больше на 525 МГцBoost-частота
A1 620 МГц
B1 185 МГц
A: больше на 435 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.
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)
B80 Вт (TDP)
A: выше на 95 ВтTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному.
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 RTX 2070 и NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q?
NVIDIA GeForce RTX 2070: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce RTX 2070 или NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q?
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.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce RTX 2070, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2070 Max-Q, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81, 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, 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 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем: методология. Откуда данные: источники.