ASRock PG-1600G vs ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III
ASRock PG-1600G — ASRock PG-1600G을(를) 고르세요 — 이 그룹에서 앞섭니다: 전원 1 커넥터 1
그룹명을 눌러 근거 확인 · 점수 산출 방식은 공개되어 있습니다
요약
ASRock PG-1600G가 60/100으로 승리합니다(ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III 55).
주요 차이: 출력 전력 (1600 W vs 1000 W) · 80 PLUS 등급 (Gold vs Platinum) · 최대 소음 (40 dB vs 15 dB).
점수는 7개 공개 사양에서 계산됩니다. 누락된 값은 미확인으로 표시되고 카테고리 중앙값으로 대체되며 실측으로 가장하지 않습니다.
한눈에 보기
그룹별 0–100, 카테고리 내 정규화 · 그룹명 누르면 상세로
고르는 방법
ASRock PG-1600G, 중요한 게…
- 출력 전력 1600 W +600 W vs 1000 W
- PCIe 6+2 핀 8 +4 vs 4
ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III, 중요한 게…
- 최대 소음 15 dB +25 dB vs 40 dB
최저가
저렴한 대안
Corsair HX1200i
Corsair HX1000i Shift
Cooler Master V850 SFX Gold
Cooler Master MWE Gold 850W - V3
Cooler Master MWE Gold 750W - V3
Cooler Master MWE 750 Bronze V3
차이점
5 · 실제로 다른 행만, 행마다 판정
| ASRock PG-1600G | ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III | 차이점 | |
|---|---|---|---|
| 출력 전력 | 1600 W | 1000 W | ASRock PG-1600G |
| 80 PLUS 등급 | Gold | Platinum | 판단에 따라 |
| 최대 소음 | 40 dB | 15 dB | ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III |
| Cybenetics 소음 | A+ | A++ | 판단에 따라 |
| PCIe 6+2 핀 | 8 | 4 | ASRock PG-1600G |
전체 스펙
그룹별 접기 · 그룹명 눌러 접기
전원2▾
| ASRock PG-1600G | ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III | |
|---|---|---|
| 출력 전력 | 1600 W | 1000 W |
| 80 PLUS 등급 | Gold | Platinum |
음향2▾
| ASRock PG-1600G | ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III | |
|---|---|---|
| 최대 소음 | 40 dB | 15 dB |
| Cybenetics 소음 | A+ | A++ |
커넥터2▾
| ASRock PG-1600G | ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III | |
|---|---|---|
| 12VHPWR 커넥터 | — | ✓ |
| PCIe 6+2 핀 | 8 | 4 |
가치1▾
| ASRock PG-1600G | ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III | |
|---|---|---|
| 보증 | 10 yr | 10 yr |
데이터 출처: GSMArena
자주 묻는 질문
ASRock PG-1600G과(와) ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III 중 무엇이 더 좋나요?
ASRock PG-1600G의 종합 점수가 더 높습니다(60 대 55), 전원, 커넥터에서 앞섭니다. 최대 소음이(가) 더 중요하다면 ASUS Asus ROG Thor 1000W Platinum III를 선택하세요.
주요 차이점은 무엇인가요?
주요 차이: 출력 전력 (1600 W vs 1000 W) · 80 PLUS 등급 (Gold vs Platinum) · 최대 소음 (40 dB vs 15 dB).
점수는 어떻게 계산되나요?
7개 공개 사양을 카테고리 내에서 정규화하고 그룹별 가중치로 0–100점을 매깁니다. 누락 데이터는 동일 사양 모델에서 상속하거나 카테고리 중앙값으로 대체하므로 사양이 적은 제품이 유리해지지 않습니다. 방법론은 공개되어 있습니다.