NVIDIA GeForce GTX 675MX

Kepler · 2 ГБ GDDR5 · 960 CUDA · 100 Вт TDP · 2012
Десктоп

GeForce GTX 675MX — это мобильный чип архитектуры Kepler на базе GK104. Выпуск состоялся в 2012 году. Карта имеет 960 CUDA-ядер и частоту буста 654 МГц. Памяти здесь всего 2.0 ГБ GDDR5. Шина составляет 256 бит, что даёт пропускную способность 115 ГБ/с. В 2026 году этот железо относится к бюджетному сегменту для специфических задач. По современным меркам производительность крайне низкая. Пиковая мощность FP32 составляет 1.3 TFLOPS. Этого мало для тяжелых вычислений. Для запуска современных игр карта не подходит, потому что современные движки требуют гораздо больше видеопамяти и новых инструкций. Если рассматривать конкурентов в том же бюджетном сегменте на рынке б/у запчастей, то стоит смотреть на GTX 950M или Radeon R7 M265. Эти чипы будут работать быстрее в большинстве сценариев. GTX 675MX всё ещё может пригодиться для старых ноутбуков. Однако для работы с современным софтом она бесполезна. Она не поддерживает актуальные версии драйверов и новые API.

Производительность по сценариям

5 component-баллов — сильные стороны и слабости карты в разных задачах.

Шкала 0-100. Топовая карта в каждом сценарии = 100. Кликни строку — увидишь полный топ-100 в этой категории. Подробнее — методика.

Характеристики

Чип

Архитектура
KEP Kepler
GPU-чип
GK104
CUDA-ядра
960

Частоты

Базовая
654 МГц
Boost
654 МГц
FP32 пик
1.26 TFLOPS

Память

Объём
2 ГБ GDDR5
Шина
256 бит
Частота
900 МГц
Bandwidth
115 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
100 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
MXM-B (3.0)

API и технологии

DirectX
11.0
Vulkan
1.2
CUDA
3.0

Соседи по рейтингу

Под какие задачи подходит

Балл 1-10 для каждого сценария — пригодность именно для этой задачи (не общий perf-rank).

4K-гейминг 1 / 10

Карта не потянет даже интерфейс рабочего стола в таком разрешении без сильных фризов.

1440p 1 / 10

Разрешение слишком высокое для 2 ГБ памяти и архитектуры 2012 года.

1080p 2 / 10

Пойдут только проекты уровня CS:GO или старые хиты десятилетней давности на низких настройках.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за нехватки VRAM и отсутствия поддержки современных ядер CUDA.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей на этом чипе невозможно физически.

3D-рендер 2 / 10

Рендер в Cycles будет идти крайне медленно из-за малого количества ядер и памяти.

Видеомонтаж 3 / 10

В DaVinci можно собрать простейший ролик, но аппаратное ускорение NVENC здесь устарело.

Офис 7 / 10

Для браузера и документов мощности вполне достаточно.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GTX 675MX в 2026 году имеет смысл только для оживления старого железа. Если ваша задача — работа с графикой или AI, этот чип не поможет. Он слишком слаб. Памяти 2 ГБ не хватит даже для комфортного веб-серфинга с кучей вкладок. Для современных задач лучше искать б/у решения на базе архитектуры Pascal или Ampere. GTX 1050 Ti будет на порядок эффективнее во всём. Даже старые карты серии MX 350 справятся лучше. Покупать этот чип для работы — пустая трата денег. Он не даст нужной скорости в Blender или при обработке видео. Если вы хотите играть, смотрите в сторону бюджетных решений с 4-6 ГБ памяти. Kepler уже давно ушёл в историю. Его время прошло.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Шина 256 бит
  • Низкий TDP 100 Вт
  • Архитектура Kepler всё ещё жива

Слабые стороны

  • Всего 2.0 ГБ памяти
  • Малая частота буста
  • Отсутствие поддержки новых API
  • Низкий TFLOPS

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли карта Stable Diffusion локально?

Нет, это невозможно. Для запуска SD требуется минимум 4-6 ГБ видеопамяти и поддержка архитектуры CUDA последних поколений. У GTX 675MX всего 2 ГБ GDDR5, что вызовет ошибку Out of Memory сразу после инициализации модели.

Какой блок питания нужен для такой карты?

TDP чипа составляет 100 Вт. Для стабильной работы в ноутбуке или системе с этой картой хватит БП на 250-300 Вт. Это связано с тем, что сама карта потребляет немного, но нужно учитывать остальное железо.

Чем она хуже GTX 960M?

GTX 960M построена на более свежей архитектуре Maxwell. Она имеет более высокую энергоэффективность и лучше справляется с современными инструкциями. В играх разница в производительности может достигать 30-40% в пользу 960M.

Можно ли использовать её для обучения нейросетей?

Нет, архитектура Kepler не поддерживает современные библиотеки для глубокого обучения. Вы столкнётесь с отсутствием необходимых ядер и критически малым объёмом памяти для хранения весов моделей.