Перейти к содержимому

GeForce RTX 3060 12GB vs GeForce RTX 3090: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · Ampere

NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB

  • 12 ГБ GDDR6
  • 170 Вт
  • БП от 550 Вт

25 февраля 2021 · $329 на старте

BNVIDIA · Ampere

NVIDIA GeForce RTX 3090

  • 24 ГБ GDDR6X
  • 350 Вт
  • БП от 750 Вт

24 сентября 2020 · $1 499 на старте

Короткий вывод

Недостаточно данных для вывода о производительности: в базе нет сопоставимых тестов этой пары. Ниже — ключевые различия по официальным характеристикам.

Сравнить с помощью ИИ

В части прогонов Blender указано только общее название GPU. Открыть сравнение по общему названию.

Преимущества

Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.

Чем лучше GeForce RTX 3060 12GB2

  • Энергопотребление карты на 180 Вт ниже170 Вт (мощность карты) против 350 Вт (мощность карты)

  • Цена на старте на $1 170 ниже$329 против $1 499

Чем лучше GeForce RTX 30903

  • Шейдерные блоки на 6 912 больше10 496 (CUDA-ядра) против 3 584 (CUDA-ядра)

  • Видеопамять на 12 ГБ больше24 ГБ против 12 ГБ

  • Шина памяти на 192 бит больше384 бит против 192 бит

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 2.93.1

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

    Без вывода о преимуществе: нет сопоставимого результата для первой модели.

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB
    нет сопоставимого результата
    B · NVIDIA GeForce RTX 3090

    16,9 с · измерение сообщества, выборка 279 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 279 отправок (исключено выбросов: 58), межквартильный размах 16.76–17.19; отправки 2021-07-09 — 2022-03-01; 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.

Справочные результаты (92)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—21,5нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (CUDA)—20,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—18,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)—18,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—8,9нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX)—8,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—9,2нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—9,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)—9,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—70,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (CUDA)—67,4нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—58,8нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—55,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—79,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX)—35,2нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, classroom (OPTIX)—38,9нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX)—37,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)—34,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX)—33,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—39нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (CUDA)—37,3нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)—33,9нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA)—34,8нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—34,4нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX)—16,5нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—16,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX)—16,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)—18,4нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—17,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—58нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (CUDA)—57,5нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA)—57,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—58нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—54,6нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX)—36,5нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, koro (OPTIX)—37,1нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX)—36,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)—57,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX)—37,9нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—119,6нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—108,8нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—108,5нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—109,3нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—99,3нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—45,4нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—46,6нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—46,9нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—45,1нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—45,1нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—159,1нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (CUDA)—148,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA)—124,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA)—178,3нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—138,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX)—52,8нет пары
Blender Benchmark 2.90.1GPU, victor (OPTIX)—57,7нет пары
Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX)—53,9нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)—62,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX)—60,4нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 696,5нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 418,3нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 138,2нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 448,2нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 729,7нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 797,9нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 864нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—4 060,8нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 724,8нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 735,6нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 699,3нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 730,8нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—3 798нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 354,8нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 423,6нет пары
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 253,3нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 093,8нет пары
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 841,8нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—6 560,4нет пары
Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 826,5нет пары
Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—6 566,2нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 625,7нет пары
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—6 018,2нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—6 014,6нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—6 296,9нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—6 305,5нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 536,1нет пары
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 536,4нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 347,6нет пары
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 333нет пары
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—4 875,8нет пары
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 266,1нет пары
Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—5 143,8нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Архитектура

    AAmpere

    BAmpere

    одинаково
  • Шейдерные блоки

    A3 584 (CUDA-ядра)

    B10 496 (CUDA-ядра)

    B: больше на 6 912

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    A1 320 МГц

    B1 400 МГц

    B: больше на 80 МГц
  • Boost-частота

    A1 780 МГц

    B1 700 МГц

    A: больше на 80 МГц

    Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.

Память

  • Видеопамять

    A12 ГБ

    B24 ГБ

    B: больше на 12 ГБ
  • Тип памяти

    AGDDR6

    BGDDR6X

    различается
  • Шина памяти

    A192 бит

    B384 бит

    B: больше на 192 бит

Питание и размеры

  • Энергопотребление карты

    A170 Вт (мощность карты)

    B350 Вт (мощность карты)

    B: выше на 180 Вт

    TGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.

  • Рекомендуемый БП

    A550 Вт

    B750 Вт

    B: выше на 200 Вт
  • Длина (референс / Founders Edition)

    Aнет данных

    B313 мм

    нет данных у A

    У партнёрских карт размеры отличаются — смотрите конкретный SKU.

  • Толщина (слоты)

    Aнет данных

    B3

    нет данных у A
  • Разъёмы питания (референс)

    Aнет данных

    B2x 8-pin (адаптер на 1x 12-pin в комплекте) — FE

    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.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB и NVIDIA GeForce RTX 3090?

NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB: 12 ГБ GDDR6, шина 192 бит. NVIDIA GeForce RTX 3090: 24 ГБ GDDR6X, шина 384 бит.

Какой блок питания рекомендует производитель?

Для NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB — от 550 Вт, для NVIDIA GeForce RTX 3090 — от 750 Вт. Это рекомендация для типичной системы; проверьте также разъёмы питания конкретной модели карты.

Источники данных (3)
  • NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB, характеристики NVIDIA GeForce RTX 3090проверено 7 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — 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 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.3.0проверено 14 ноября 2026
  • Википедия (англ.) — дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте