AMD Ryzen 9 9950X3D vs AMD Ryzen 9 9950X3D2
AMD Ryzen 9 9950X3D2 — Nimm das AMD Ryzen 9 9950X3D2 — es führt bei diesen Gruppen: Cache 1
Gruppe antippen für den Beweis · Die Bewertungsmethode ist öffentlich
Kurz gesagt
AMD Ryzen 9 9950X3D2 gewinnt diesen Vergleich mit 57/100, vor AMD Ryzen 9 9950X3D (37).
Die wichtigsten Unterschiede: L3-Cache (128 MB vs 192 MB) · TDP (170 W vs 200 W).
Die Scores werden aus 7 öffentlichen Spezifikationen berechnet; fehlende Werte bleiben unbekannt markiert und werden mit dem Kategorie-Median imputiert.
Auf einen Blick
0–100 pro Gruppe, normalisiert in der Kategorie · Gruppe antippen für Details
Wie wählen
Nimm das AMD Ryzen 9 9950X3D, wenn dir wichtig ist…
- TDP 170 W +30 W vs 200 W
Nimm das AMD Ryzen 9 9950X3D2, wenn dir wichtig ist…
- L3-Cache 192 MB +64 MB vs 128 MB
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Günstige Alternativen
Wo sie sich unterscheiden
2 · Nur abweichende Zeilen, mit Urteil pro Zeile
| AMD Ryzen 9 9950X3D | AMD Ryzen 9 9950X3D2 | Wo sie sich unterscheiden | |
|---|---|---|---|
| L3-Cache | 128 MB | 192 MB | AMD Ryzen 9 9950X3D2 |
| TDP | 170 W | 200 W | AMD Ryzen 9 9950X3D |
Das komplette Datenblatt
Gruppiert und einklappbar · Gruppe antippen zum Einklappen
Leistung4▾
| AMD Ryzen 9 9950X3D | AMD Ryzen 9 9950X3D2 | |
|---|---|---|
| Kerne | 16 | — |
| Threads | 32 | 32 |
| Max. Boost-Takt | 5.7 GHz | — |
| Grundtakt | 4.3 GHz | 4.3 GHz |
Cache1▾
| AMD Ryzen 9 9950X3D | AMD Ryzen 9 9950X3D2 | |
|---|---|---|
| L3-Cache | 128 MB | 192 MB |
Effizienz1▾
| AMD Ryzen 9 9950X3D | AMD Ryzen 9 9950X3D2 | |
|---|---|---|
| TDP | 170 W | 200 W |
Wert1▾
| AMD Ryzen 9 9950X3D | AMD Ryzen 9 9950X3D2 | |
|---|---|---|
| Einführungs-UVP | 699 USD | — |
Datenquellen: GSMArena
Häufige Fragen
Welches ist besser, AMD Ryzen 9 9950X3D oder AMD Ryzen 9 9950X3D2?
AMD Ryzen 9 9950X3D2 hat die höhere Gesamtwertung (57 gegenüber 37) und führt bei Cache. Wähle AMD Ryzen 9 9950X3D, wenn dir TDP wichtiger ist.
Was sind die Hauptunterschiede?
Die wichtigsten Unterschiede: L3-Cache (128 MB vs 192 MB) · TDP (170 W vs 200 W).
Wie werden die Scores berechnet?
Wir normalisieren 7 öffentliche Spezifikationen innerhalb der Kategorie und gewichten sie nach Gruppe für einen Score von 0–100; fehlende Werte werden von Modellen mit identischen Spezifikationen geerbt oder mit dem Kategoriemedian imputiert, sodass eine dünne Datenblatt nie begünstigt wird. Die Methodik ist öffentlich.
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