ForgeBench/GPU/GeForce RTX 5070

NVIDIA / Blackwell / Данные видеокарты

RTX 5070Игры. AI. Вычисления.

Name: GeForce RTX 5070
Brand: NVIDIA

Blackwell: видеокарта для игр в 4K, локального AI и тяжёлых вычислений.

Внешний источникХарактеристики Founders Edition

Что запустится локально?Смотреть игровые тесты

Игровых профилей: 0 · LLM-тестов: 0

Новые · медианная цена · РоссияНет свежих цен

Нет свежих предложений в наличииЦена FE не подтверждена

VRAMНет данных

ПамятьНет данных

TGPНет данных

ИнтерфейсНет данных

Игры в 4KНедостаточно данных—Локальные LLMНужна выгрузка в RAMРасчётная оценка Генерация изображенийНужна выгрузка в RAMРасчётная оценка Генерация видеоНе поддерживаетсяРасчётная оценка

Подойдёт ли она для моей задачи?

GPU / ВАША ЗАДАЧА

Подойдёт ли RTX 5070 именно вам?

Выберите сценарий. Вердикт относится к доступным профилям, а не ко всем возможным задачам.

Основа вердикта

Игры в 4K

Недостаточно данных

Для этого разрешения нет опубликованных профилей. Вывод о скорости пока невозможен.

Изучить условия

Основа вердикта0 профилей

Целевой FPS60

Игры — опубликованные тесты. AI — расчётные сценарии. Оценка не заменяет проверку вашей модели и среды.

Стоит ли обновлять видеокарту?

АПГРЕЙД / ФАКТЫ

Стоит ли переходить на RTX 5070?

Сравниваем опубликованные характеристики и совместимые профили. Проценты без сопоставимых тестов не выводим.

RTX 5080→RTX 5070

СейчасПосле апгрейда

VRAM: 16 GiB; —
Лимит мощности: 360 Вт; —
Цена новых: 248 785 ₽; —

Игры / средний FPS

Недостаточно сопоставимых тестов.

AI / LLM

Недостаточно сопоставимых тестов.

Выбирать апгрейд стоит под конкретную задачу. Данных недостаточно для общего вывода о приросте и выгоде.

Источники характеристик

NVIDIA GeForce specifications

Цены: новые, Россия, RUB, только внешние источники; выборки и даты могут различаться. Прочерк означает отсутствие свежих данных.

Regard · 2026-10-05 Regard · 2026-10-05

RTX 4070 SUPER→RTX 5070

СейчасПосле апгрейда

VRAM: —; —
Лимит мощности: —; —
Цена новых: —; —

Игры / средний FPS

Недостаточно сопоставимых тестов.

AI / LLM

Недостаточно сопоставимых тестов.

Выбирать апгрейд стоит под конкретную задачу. Данных недостаточно для общего вывода о приросте и выгоде.

Источники характеристик

Почему эта видеокарта?

01 / Обзор

Одна видеокарта. Два направления.

Игры и AI — через конкретные задачи и настройки, без общего «рейтинга мощности».

Память для сложных задач

Нет данных пропускной способности и Нет данных VRAM по спецификации NVIDIA. Результат зависит от выбранной задачи.

Founders Edition и партнёрские платы

Характеристики и размеры относятся к Founders Edition. Платы из ценовой выборки могут отличаться по габаритам, охлаждению и лимитам мощности.

Архитектура: Blackwell
Дата выхода: Нет данных
Лимит мощности GPU: Нет данных
Основа данных: Публичные источники: характеристики и тесты. Возможности моделей: расчётная оценка.

Профиль GPU

Без общего балла. Только возможности и покрытие данных.

Игры в 4K: Недостаточно данных
Локальные LLM: Нужна выгрузка в RAM
Изображения / видео: Нужна выгрузка в RAM / Не поддерживается
Эффективность: Нет измерений потребления
Цена / выгода: Недостаточно данных
Использование VRAM: 0 из 5 примеров без offload

Игровые тесты

02 / Игры / публичные тесты

Игровая производительность в деталях

4K, трассировка лучей и киберспорт — отдельные профили, каждый со своим источником.

Результаты с масштабированием и без него не объединяются. 1% low показан только там, где он опубликован.

Игровые тесты пока не опубликованы.

Каждая строка — отдельный тест, а не средний FPS видеокарты во всех играх. Длина полосы относится только к этому профилю.

Какие AI-модели запустятся?

03 / AI и LLM

Какие модели запустятся локально

Сначала — оценка возможностей. Ниже — технические результаты публичного теста.

Возможности локальных LLM

1 GPU · 64 GiB RAM · 1 TiB накопитель · контекст 8K · пакет 1

Оценка

МодельКвантованиеКонтекстЗапуск

Qwen2.5-14B-Instruct

Q4_K_M8KНужна выгрузка в RAM

Qwen2.5-32B-Instruct

Q4_K_M8KНужна выгрузка в RAM

Qwen2.5-72B-Instruct

Q4_K_M8KНужна выгрузка в RAM

Расчётные детали и скорость

Модель / квантование / контекстVRAM / возможностиОценка скорости

Qwen2.5-14B-Instruct

Q4_K_M · 8K контекст · пакет 1

llama.cpp · layer split

С выгрузкой в RAM

12.4 GiB требуется

Часть данных переносится в RAM

6.5–33 tok/s

Оценка

Уверенность: Низкая

Qwen2.5-32B-Instruct

Q4_K_M · 8K контекст · пакет 1

llama.cpp · layer split

С выгрузкой в RAM

24.3 GiB требуется

Часть данных переносится в RAM

0.8–5.2 tok/s

Оценка

Уверенность: Низкая

Qwen2.5-72B-Instruct

Q4_K_M · 8K контекст · пакет 1

llama.cpp · layer split

С выгрузкой в RAM

49.2 GiB требуется

Часть данных переносится в RAM

0.4–2.8 tok/s

Оценка

Уверенность: Низкая

Оценки для Qwen 2.5 не являются измерениями Qwen3 из теста ниже. Скорость и потребление памяти зависят от среды выполнения и остальных компонентов.

Выбрать модель, квантование и контекст

Публичный LLM-тест

Указаны конкретные модель и условия запуска; это опубликованный результат, не расчёт.

Публичных LLM-тестов пока нет.

Изображения и видео

04 / Изображения и видео

Создание изображений и видео

Оценка всего процесса: основные и вспомогательные веса, память выполнения.

Изображения / FP8Оценка

FLUX.1-schnell

1024 × 1024 · 1 кадр · 4 шага · пакет 1

Требуется VRAM25 GiB

Доступно VRAM12 GiB

С выгрузкой в RAM73–686 с/изобр.

Потребность превышает доступную VRAM · Измерено VRAM: Нет данных

Diffusers · CUDA · 1 GPU · Уверенность: Низкая

Видео / FP8Оценка

Wan2.1 T2V 14B

832 × 480 · 81 кадр · 30 шагов · пакет 1

Требуется VRAM32.7 GiB

Доступно VRAM12 GiB

Не поддерживается—

Потребность превышает доступную VRAM · Измерено VRAM: Нет данных

Diffusers · CUDA · 1 GPU · Уверенность: Низкая

В текущей выборке нет измерений генерации изображений и видео. Здесь приведены расчётные оценки, а не результаты тестов.

Характеристики

05 / Характеристики

Характеристики без пробелов

Официальные данные сгруппированы по назначению. У каждого поля — источник и его профиль.

Официальные характеристики и монтажные профили13 фактов · источники внутри

GPU / архитектура

Архитектура: BlackwellИсточник NVIDIA

Память

Интерфейс

Питание

Габариты / Founders Edition

Возможности

CUDA: Поддерживается
NVLink: Нет
Разъёмы питания: GENERIC-16PIN

Источники характеристик

Энергопотребление

06 / Энергопотребление

Мощность и требования к питанию

Номинальный TGPНет данных

Блок питания / спецификацияНет данных

Измеренное потреблениеНет данных

FPS/Вт · tok/s/ВтНет данных

TGP — характеристика GPU, а не измерение всей сборки. В таблице NVIDIA и руководстве указаны разные рекомендации блока питания; оба профиля сохранены. Потребление в этих тестах не опубликовано.

Предложения и история цены

07 / Цены

Цена с понятной выборкой

Публичные предложения новых карт. В медиану входит только подтверждённое наличие.

Внешний источникТекущая медианная цена новыхНет свежих предложений в наличии

Нет свежих цен

Минимум—

Максимум—

Предложений0

Источников0

Медиана относится к указанным партнёрским платам. Это не подтверждённая цена Founders Edition и не весь российский рынок.

ИСТОРИЯ ЦЕН / RU

История цены: GeForce RTX 5070

Публичные источники

История цены только начала накапливаться.

Источники и доверие к данным

Публичные цены сгруппированы по дням; точка показывает медиану доступных предложений.

Цитируемые источники появятся вместе с реальными точками истории.

Срез собран: 16.10.2026, 22:35

Реальная рыночная статистика · отдельная от DEMO

За 7 дней—Недостаточно истории

За 30 дней—Недостаточно истории

За 90 дней—Недостаточно истории

Медиана за 30 дней—Недостаточно истории

Б/у

Реальные данные вторичного рынка пока не накоплены. Демо-цены не используются в рыночной статистике.

Совместимость

08 / Совместимость

Размеры и питание для вашей сборки

Длина FEНет данных

Толщина картыНет данных

Монтажный зазорНет данных

Нет данных

Толщина карты и монтажный зазор — разные параметры. Для партнёрской платы проверьте её собственные размеры и ограничения питания.

Требования ко всей сборке

СИСТЕМА / БЮДЖЕТ

Во сколько реально обойдётся RTX 5070?

Цена GPU — только часть системы. Блок питания, корпус и платформа тоже должны соответствовать задаче.

Только видеокарта—Оценка

В подборщике GPU фиксируется как уже имеющаяся: бюджет относится к остальным компонентам. Цену покупки GPU добавьте отдельно.

Цена новых

Класс блока питания

—

Рекомендация производителя для системы; проверьте профиль и остальные компоненты.

Требования к корпусу

— мм · — слота

Размеры FE. Партнёрские платы требуют отдельной проверки.

Охлаждение и питание

Обеспечьте приток воздуха и место для кабеля питания. TGP не равен потреблению всей системы.

Платформа и сборка

Нужны совместимые CPU, плата, RAM и накопитель. Итоговую цену без подбора компонентов не рассчитываем.

Игровой ПК с RTX 5070 AI + игры с RTX 5070 AI-станция с RTX 5070

Сравнить с другими картами

АПГРЕЙД / ФАКТЫ

С чем сравнить

Краткие различия уже доступны. Полное сравнение — следующий отдельный этап.

Полное сравнение готовится

RTX 5070vsRTX 5080

VRAM: 16 GiB → —
Лимит мощности: 360 Вт → —
Цена новых: 248 785 ₽ → —
Игры в 4K: Недостаточно сопоставимых тестов.
AI / LLM: Недостаточно сопоставимых тестов.

Сравнить подробно

Полное сравнение готовится

RTX 5070vsRTX 4070 SUPER

VRAM: — → —
Лимит мощности: — → —
Цена новых: — → —
Игры в 4K: Недостаточно сопоставимых тестов.
AI / LLM: Недостаточно сопоставимых тестов.

Сравнить подробно

Методика и источники

09 / Источники

Источники и происхождение данных

Источники данных: 11

www.nvidia.com product specifications

Основные публикации — ниже. Полные ссылки и даты доступны в раскрываемых группах.

ХарактеристикиСсылок: 1

www.nvidia.com product specifications

Внешний источникДокументировано
5 окт. 2026 г.

Оценки и производные данныеСсылок: 10

Alibaba Qwen

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Alibaba Qwen

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

llama.cpp · layer split

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Alibaba Qwen

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Alibaba Qwen

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Alibaba Qwen

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Alibaba Qwen

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Black Forest Labs

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Diffusers · CUDA single device

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

Wan-AI

ОценкаРассчитано
16 окт. 2026 г.

ИзмереноРезультат измерения

Внешний источникПубличный источник

ОценкаРасчётная оценка

Демо-данныеДемо-пример интерфейса, не рыночные данные

Подобрать сборку с этой картой

FORGEBENCH / BUILD FIT

Сборка с GeForce RTX 5070 Founders Edition

Выбранный компонент обязателен, цена его покупки входит в бюджет. Варианты доступны только при подтверждённой совместимости и разрешённой политике цен.

Направление сборкиБюджет

Продолжить выбор

RTX 5070 и RTX 4070 SUPERОбщие тесты и AI-профили Qwen2.5-14B-InstructРасчёт памяти и контекста Qwen2.5-32B-InstructРасчёт памяти и контекста Qwen2.5-72B-InstructРасчёт памяти и контекста Предложения и источник цены GeForce RTX 4070 SUPERБлизкий объём VRAM GeForce RTX 3080 TiБлизкий объём VRAM Подобрать сборку под задачу и бюджет