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Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16 vs Kingston 16GB DDR4 3600

संक्षेप में

Kingston 16GB DDR4 3600 इस तुलना में 39/100 से जीतता है, Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16 (37) से आगे।

मुख्य अंतर: मेमोरी स्पीड (3200 MT/s vs 3600 MT/s) · सीएएस लेटेंसी (16 vs 17).

स्कोर 5 सार्वजनिक स्पेक्स से गणना किए जाते हैं; गुम मान अज्ञात चिह्नित होते हैं और श्रेणी माध्यिका से भरे जाते हैं, मापा हुआ नहीं बताए जाते।

Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16

Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16

Kingston
37स्कोर / 100
1 जीत · 4 बराबरियाँ
🏆 समग्र विजेता Kingston 16GB DDR4 3600

Kingston 16GB DDR4 3600

Kingston
39स्कोर / 100
1 जीत · 4 बराबरियाँ

एक नज़र में

प्रति समूह 0–100, श्रेणी में सामान्यीकृत · विवरण के लिए समूह पर टैप करें

Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16Kingston 16GB DDR4 3600
गति 52 55
स्पेस 19 19

कैसे चुनें

Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16 चुनें अगर आपको यह ज़रूरी है…

  • सीएएस लेटेंसी 16 +1 vs 17

Kingston 16GB DDR4 3600 चुनें अगर आपको यह ज़रूरी है…

  • मेमोरी स्पीड 3600 MT/s +400 MT/s vs 3200 MT/s

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सस्ते विकल्प

अंतर कहाँ है

2 · केवल अलग पंक्तियाँ, हर पंक्ति पर निर्णय

Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16Kingston 16GB DDR4 3600अंतर कहाँ है
मेमोरी स्पीड 3200 MT/s3600 MT/s Kingston 16GB DDR4 3600
सीएएस लेटेंसी 1617 Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16

पूरी स्पेक शीट

समूहों में बँटा, फोल्ड हो सकता है · समूह पर टैप करें

गति2▾
Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16Kingston 16GB DDR4 3600
मेमोरी स्पीड 3200 MT/s 3600 MT/s
सीएएस लेटेंसी 16 17
स्पेस3▾
Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16Kingston 16GB DDR4 3600
डीडीआर पीढ़ी 4 4
मॉड्यूल साइज 16 GB 16 GB
वोल्टेज 1.4 V 1.4 V

डेटा स्रोत: Amazon

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16 और Kingston 16GB DDR4 3600 में कौन बेहतर है?

Kingston 16GB DDR4 3600 मामूली अंतर से आगे है, 39 बनाम 37. अगर सीएएस लेटेंसी आपके लिए ज़्यादा मायने रखता है तो Kingston 16GB DDR4 3200 KVR32N22D8/16 चुनें।

मुख्य अंतर क्या हैं?

मुख्य अंतर: मेमोरी स्पीड (3200 MT/s vs 3600 MT/s) · सीएएस लेटेंसी (16 vs 17).

स्कोर कैसे गणना होते हैं?

हम 5 सार्वजनिक स्पेक्स को श्रेणी में सामान्यीकृत करते हैं और समूह के अनुसार भार देकर 0–100 स्कोर बनाते हैं; गुम मान समान स्पेक्स वाले मॉडलों से लिए जाते हैं या श्रेणी माध्य से भरे जाते हैं, इसलिए अधूरी सूची को कोई फायदा नहीं होता। पद्धति सार्वजनिक है।