HKC HKC 神盾25Q360B vs HKC HKC 神盾27Q560
HKC HKC 神盾27Q560 — Берите HKC HKC 神盾27Q560 — он лидирует в этих группах: Дисплей 1 Эргономика 1
Нажмите на группу, чтобы увидеть доказательства · Метод подсчёта открыт
Коротко
HKC HKC 神盾27Q560 выигрывает это сравнение со счётом 63/100, опережая HKC HKC 神盾25Q360B (62).
Главные различия: Размер экрана (24.5 in vs 27 in) · Вес (с подставкой) (5700 g vs 613.7 g).
Оценки рассчитаны по 5 публичным характеристикам; недостающие данные помечаются как неизвестные и заполняются медианой категории, не выдаваясь за измеренные.
С одного взгляда
0–100 по группам, нормализовано в категории · Нажмите группу для деталей
| HKC HKC 神盾25Q360B | HKC HKC 神盾27Q560 | |
|---|---|---|
| Дисплей | 46 | 44 |
| Эргономика | 85 | 90 |
Как выбрать
Берите HKC HKC 神盾27Q560, если для вас важно…
- Размер экрана 27 in +2.5 in vs 24.5 in
- Вес (с подставкой) 613.7 g +5086.3 g vs 5700 g
Лучшая цена сейчас
Дешёвые альтернативы
GIGABYTE M27Q
MSI Optix MAG274QRF
DELL UltraSharp U2723QE
DELL S2721QS
LG UltraFine 27UL500
BENQ EW3270U
В чём разница
2 · Только различающиеся строки, с вердиктом по каждой
| HKC HKC 神盾25Q360B | HKC HKC 神盾27Q560 | В чём разница | |
|---|---|---|---|
| Размер экрана | 24.5 in | 27 in | HKC HKC 神盾27Q560 |
| Вес (с подставкой) | 5700 g | 613.7 g | HKC HKC 神盾27Q560 |
Полная таблица
Сгруппировано и сворачивается · Нажмите группу, чтобы свернуть
Дисплей4▾
| HKC HKC 神盾25Q360B | HKC HKC 神盾27Q560 | |
|---|---|---|
| Размер экрана | 24.5 in | 27 in |
| Разрешение | 2560x1440 | 2560x1440 |
| Макс. частота обновления | 360 Hz | — |
| Тип матрицы | Fast-IPS | Fast-IPS |
Эргономика1▾
| HKC HKC 神盾25Q360B | HKC HKC 神盾27Q560 | |
|---|---|---|
| Вес (с подставкой) | 5700 g | 613.7 g |
Источники данных: ZOL
Частые вопросы
Что лучше, HKC HKC 神盾25Q360B или HKC HKC 神盾27Q560?
HKC HKC 神盾27Q560 побеждает с небольшим отрывом, 63 против 62 и лидирует в Дисплей, Эргономика.
В чём главные различия?
Главные различия: Размер экрана (24.5 in vs 27 in) · Вес (с подставкой) (5700 g vs 613.7 g).
Как рассчитываются оценки?
Мы нормализуем 5 публичных характеристик внутри категории и взвешиваем их по группам для оценки 0–100; недостающие значения наследуются от моделей с идентичными характеристиками или импутируются по медиане категории, поэтому неполная карточка никогда не получает преимущества. Методология открыта.