AMD Radeon R7 M460

GCN 3.0 · 2 ГБ GDDR5 · 384 SP · 2016
Ноутбук

Radeon R7 M460 — это мобильное решение на базе архитектуры GCN 3.0, которое вышло в 2016 году. Чип Meso содержит 384 потоковых процессора. Карта работает на частоте до 1024 МГц. Память здесь крайне скудная: всего 2 ГБ GDDR5 с узкой 64-битной шиной. Пропускная способность составляет 36 ГБ/с, что ограничивает любые современные задачи. Это чистый бюджет для оживления старых ноутбуков или сверхбюджетных систем. В 2026 году карта выглядит как музейный экспонат. Она не тянет даже базовые современные интерфейсы без фризов. Если вы ищете железо для работы, то этот вариант мимо. Даже простые браузеры с кучей вкладок заставляют её захлебываться. Конкуренты в этом tier сегодня — это разве что б/у решения вроде GT 1030 или старые MX-серии от NVIDIA. Они предлагают хотя бы поддержку более свежих кодеков. R7 M460 безнадёжно устарела по всем фронтам. Она не имеет смысла в современных сборках.

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
GCN GCN 3.0
GPU-чип
Meso
Stream Processors
384

Частоты

Базовая
730 МГц
Boost
1024 МГц
FP32 пик
0.79 TFLOPS
FP16 пик
0.79 TFLOPS

Память

Объём
2 ГБ GDDR5
Шина
64 бит
Частота
1125 МГц
Bandwidth
36 ГБ/с

Питание и форм-фактор

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 3.0 x8

API и технологии

DirectX
12.0
Vulkan
1.2

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

Играть невозможно из-за нехватки памяти и пропускной способности.

1440p 1 / 10

Карта выдаст слайд-шоу даже в самых старых проектах.

1080p 2 / 10

Допустимы только киберспортивные дисциплины десятилетней давности на минималках.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за лимита в 2 ГБ VRAM.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно на таком железе.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles будет длиться вечность или вылетит с ошибкой.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve не сможет комфортно работать с современными кодеками.

Офис 5 / 10

Для печати документов и простых таблиц ресурсов хватит.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Radeon R7 M460 в 2026 году нет смысла. Карта подходит только для замены вышедшего из строя чипа в старом ноутбуке. Любые попытки использовать её для работы или игр закончатся разочарованием. Она не справится с задачами, которые сегодня считает базовыми даже встроенная графика процессоров. Если вам нужен бюджетный вариант для вычислений, смотрите на б/у карты серии GTX 1050. Они имеют 4 ГБ памяти и гораздо более высокую плотность ядер. R7 M460 проигрывает им по всем статьям. Даже старая архитектура Maxwell будет эффективнее в задачах рендеринга. Покупать это железо сейчас — значит выбрасывать деньги на ветер. Это решение для тех, кому нужно просто вывести изображение на экран. В остальных случаях ищите альтернативы.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление
  • Наличие GDDR5 памяти
  • Поддержка DirectX 12 (Feature Level 11_1)

Слабые стороны

  • Критически малый объём видеопамяти
  • Узкая шина 64 бит
  • Низкая вычислительная мощность FP32
  • Отсутствие поддержки современных кодеков

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion локально?

Нет. Для запуска базовых моделей типа SD 1.5 требуется минимум 4 ГБ видеопамяти, а шина в 64 бит сделает генерацию одной картинки крайне долгой. 2 ГБ GDDR5 просто не хватит для весов модели.

Нужен ли дополнительный разъем питания?

Обычно нет. Эта карта потребляет очень мало энергии, поэтому питание идет напрямую через слот или материнскую плату. Блок питания на 300 Вт справится без проблем.

Чем она хуже GT 1030?

GT 1030 имеет более современную архитектуру Pascal и лучше работает с видеопотоками. Хотя у них схожая пропускная способность, NVIDIA лучше оптимизирована под современные приложения.

Можно ли использовать её для AI-задач?

Это невозможно. Вычислительная мощность в 0.8 TFLOPS слишком мала для инференса современных LLM или работы с нейросетями, так как архитектура GCN 3.0 не имеет нужных оптимизаций.