Перейти к содержимому

GeForce RTX 2080 SUPER vs GeForce RTX 3080 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · Turing

NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER

  • 8 ГБ GDDR6
  • 250 Вт

23 июля 2019 · $699 на старте

BNVIDIA · Ampere

NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU

    12 января 2021

    Короткий вывод

    NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU 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 RTX 2080 SUPERGeForce RTX 3080 Laptop GPU →
    • Рендеринг и вычисления

      B +79,3 %

      NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU впереди в этом сценарии (до 79,3 % 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 2080 SUPER0

    По данным в базе преимуществ не найдено.

    Чем лучше GeForce RTX 3080 Laptop GPU5

    • Blender Benchmark 2.93.1 на 65,8 % меньше28 с против 46 с

    • Blender Benchmark 2.93.1 на 77,5 % меньше16 с против 29 с

    • Blender Benchmark 2.93.1 на 16,7 % меньше128 с против 149 с

    • Blender Benchmark 2.92 на 15,4 % меньше121 с против 139 с

    • Blender Benchmark 4.5.0 на 26,6 % быстрее2 903 сэмплов/мин против 2 293 сэмплов/мин

    Тесты

    Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

    • Blender Benchmark 2.93.1

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

      B впереди на 65,8 %

      Место среди всех моделей в базе (31)

      B · 28A · 46
      0100200300
      Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

      NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU впереди на 65,8 % в этом тесте.

      Об измерении и источнике
      A · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER

      46,1 с · измерение сообщества, выборка 33 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 33 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 45.46–47.66; отправки 2021-07-11 — 2022-02-27; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU

      27,8 с · измерение сообщества, выборка 73 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 73 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 26.49–31.28; отправки 2021-07-29 — 2022-02-17; 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 2.93.1

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

      B впереди на 77,5 %

      Место среди всех моделей в базе (20)

      B · 16A · 29
      050100150
      Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

      NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU впереди на 77,5 % в этом тесте.

      Об измерении и источнике
      A · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER

      28,8 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 27.21–29.41; отправки 2021-07-19 — 2022-02-21; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU

      16,2 с · измерение сообщества, выборка 81 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 81 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 15.92–18.21; отправки 2021-07-12 — 2022-02-25; 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.

    • Blender Benchmark 2.93.1

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

      B впереди на 16,7 %

      Место среди всех моделей в базе (26)

      B · 128A · 149
      0200400600800
      Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

      NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU впереди на 16,7 % в этом тесте.

      Об измерении и источнике
      A · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER

      149,3 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 148.22–154.89; отправки 2021-07-11 — 2022-02-21; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU

      127,9 с · измерение сообщества, выборка 69 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 69 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 118.87–142.98; отправки 2021-07-29 — 2022-02-17; 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 2.92

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

      B впереди на 15,4 %

      Место среди всех моделей в базе (10)

      B · 121A · 139
      0100200300
      Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с.

      NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU впереди на 15,4 % в этом тесте.

      Об измерении и источнике
      A · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER

      139,5 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 89.37–144.85; отправки 2021-03-15 — 2021-09-16; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU

      120,9 с · измерение сообщества, выборка 25 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 25 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 89.06–126.43; отправки 2021-03-18 — 2021-06-29; 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.

    • Blender Benchmark 4.5.0

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

      B впереди на 26,6 %

      Место среди всех моделей в базе (100)

      A · 2 293B · 2 903
      05 00010 00015 000
      Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин.

      NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU впереди на 26,6 % в этом тесте.

      Об измерении и источнике
      A · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER

      2 292,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 40 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 40 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 2221.12–2330.97; отправки 2025-07-24 — 2026-09-26; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU

      2 903 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 2826.16–3093.58; отправки 2025-07-19 — 2026-03-10; 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 (12)
    ТестABРазница
    Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)53,229,7B +79,3 %
    Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)26,116,9B +54,8 %
    Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 234,52 896,3B +29,6 %
    Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 431,93 484,9B +43,3 %
    Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 485,13 501,2B +40,9 %
    Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 462,53 431,4B +39,3 %
    Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 644,53 661,2B +38,4 %
    Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 634,83 353,3B +27,3 %
    Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 282,13 245,3B +42,2 %
    Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 327,63 222,4B +38,4 %
    Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 253,23 039,6B +34,9 %
    Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 571,22 914,3B +13,3 %

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

    Справочные результаты (109)
    ТестABРазница
    Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA)518,7—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)522,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX)917,2—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX)885,7—нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)50,7—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)49,9—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)50,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)50,7—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)55,637,6справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)51,728,3справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX)28,1—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX)25,4—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX)25,4—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX)25,2—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)25,116,1справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)25,515,4справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)160,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)163,2—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)158,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)159,1—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)163,3153,1справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)165,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)166,392,6справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX)96,2—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX)91,2—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX)90,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX)90,1—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)90,261,2справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)91,156,4справочно
    Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)9460,3справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)95,355,8справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)87—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)88—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)90,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)92,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)99,873,1справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)89,953,9справочно
    Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)96,960,8справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)90,961,2справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX)40,4—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX)38,5—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX)39,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX)38,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)39,734,2справочно
    Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)44,737,5справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)44,733,8справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)149,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)150,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)149,5—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)156,7—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)163,3114,2справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)150,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)155,3104,3справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)147,3100,2справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX)71,4—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX)68,3—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX)67,7—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX)67—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)80,575,4справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)8671,8справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)282,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)283,9—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)284,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)283,5—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)301,9213,1справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)277,9—нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)279192,5справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)253,5171,9справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)129,1—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX)119,3—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)123,3—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)120,5—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)118,784,1справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)120,974справочно
    Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)122,683,2справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)127,474,8справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)378,4—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)380,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)372—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)376,7—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)371,7298,2справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)356,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)432290,7справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)385,3244,5справочно
    Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX)409,6—нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX)194,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX)141,5—нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX)140,8—нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)132,898,9справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)134,186,4справочно
    Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)165124,7справочно
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)159,7106,2справочно
    Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)1 755,12 050,2справочно
    Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)1 631,82 014,7справочно
    Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)1 646,2—нет пары
    Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)1 769,3557,4справочно
    Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)1 667,7—нет пары
    Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 171,82 749,2справочно
    Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 202,72 746,4справочно
    Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 537,93 401,4справочно
    Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 425,33 508,4справочно
    Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 430,73 366,6справочно
    Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)2 168,23 234,9справочно
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—30,2нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—68нет пары
    Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—2 018,3нет пары
    Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 785нет пары
    Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—1 890,6нет пары
    Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—2 970,5нет пары

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

    Характеристики

    Чип

    • Графический чип

      ATU104-450-A1

      Bнет данных

      нет данных у B
    • Архитектура

      ATuring

      BAmpere

      различается
    • Шейдерные блоки

      A3 072 (CUDA-ядра)

      B6 144 (CUDA-ядра)

      не сравнивается напрямую

      Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

    Частоты

    • Базовая частота

      A1 650 МГц

      Bнет данных

      нет данных у B
    • Boost-частота

      A1 815 МГц

      Bнет данных

      нет данных у B

      Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

    Память

    • Видеопамять

      A8 ГБ

      Bнет данных

      нет данных у B
    • Тип памяти

      AGDDR6

      BGDDR6

      одинаково
    • Шина памяти

      A256 бит

      B256 бит

      одинаково
    • Пропускная способность

      A495,9 ГБ/с

      Bнет данных

      нет данных у B

      Без учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.

    Питание и размеры

    • Энергопотребление карты

      A250 Вт (TDP)

      Bнет данных

      нет данных у B

      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

    Что быстрее: NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER или NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU?

    NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.

    Источники данных (3)
    • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
    • NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPUпроверено 7 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 2.91.2, 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 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026

    Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

    TelegramВКонтакте