Русский
Техника →
Компьютеры →
Аудио и видео →
Умный дом →
Уход за кожей →
Города и регионы →

Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming Mouse vs G740 Large Cloth Gaming Mouse Pad

Коротко

Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming Mouse выигрывает это сравнение со счётом 53/100, опережая G740 Large Cloth Gaming Mouse Pad (50).

Оценки рассчитаны по 6 публичным характеристикам; недостающие данные помечаются как неизвестные и заполняются медианой категории, не выдаваясь за измеренные.

🏆 Победитель Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming Mouse

Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming Mouse

Logitech
53баллов / 100
0 побед · 5 ничьих
G740 Large Cloth Gaming Mouse Pad

G740 Large Cloth Gaming Mouse Pad

Logitech
50баллов / 100
0 побед · 5 ничьих

С одного взгляда

0–100 по группам, нормализовано в категории · Нажмите группу для деталей

Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming MouseG740 Large Cloth Gaming Mouse Pad
Производительность 75 63
Дизайн 33 33
Подключение 68 64
Батарея 2 4

Лучшая цена сейчас

Дешёвые альтернативы

Полная таблица

Сгруппировано и сворачивается · Нажмите группу, чтобы свернуть

Производительность3▾
Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming MouseG740 Large Cloth Gaming Mouse Pad
Макс. DPI 25600 DPI —
Сенсор Optical —
Вес 10 g —
Дизайн1▾
Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming MouseG740 Large Cloth Gaming Mouse Pad
Кнопки 6 —
Подключение1▾
Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming MouseG740 Large Cloth Gaming Mouse Pad
Проводной — —
Батарея1▾
Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming MouseG740 Large Cloth Gaming Mouse Pad
Время работы от батареи 35 h —

Источники данных: Amazon

Частые вопросы

Что лучше, Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming Mouse или G740 Large Cloth Gaming Mouse Pad?

Logitech G703 LIGHTSPEED Wireless Gaming Mouse имеет более высокую общую оценку (53 против 50).

В чём главные различия?

Оценки рассчитаны по 6 публичным характеристикам; недостающие данные помечаются как неизвестные и заполняются медианой категории, не выдаваясь за измеренные.

Как рассчитываются оценки?

Мы нормализуем 6 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.