---
title: "Apex Neural Rendering: відкритий генератор кадрів, який у бенчмарках обходить DLSS у 2,4 раза"
description: "Apex Compute представила ANR — відкритий генератор кадрів, який у бенчмарках обходить DLSS у 2,4 раза, підтримує відеокарти Nvidia, AMD, Intel та Apple, а також обіцяє апскейлери та реконструкцію променів."
date: 2026-11-14T22:49:12.149Z
lang: uk
url: https://xab.info/uk/posts/apex-neural-rendering-generator-kadriv
tags: [apex-compute, neural-rendering, frame-generation, dlss, open-source, gpu]
author: "Роман В., Олександр Буран"
publisher: "XAB.info"
---

# Apex Neural Rendering: відкритий генератор кадрів, який у бенчмарках обходить DLSS у 2,4 раза

![Порівняння продуктивності генератора кадрів ANR та DLSS у відеогрі з відкритим вихідним кодом](https://xab.info/media/2026/11/14/apex-neural-rendering-generator-kadrov/apex-neural-rendering-generator-kadrov-1.webp)

## Ключові тези

- Apex Compute анонсувала ANR — ПЗ з відкритим вихідним кодом, що включає генератор кадрів.
- Розробники заявляють 2,4-кратну перевагу над DLSS за продуктивністю; у режимі 2x на RTX 5090 у 4K значення 0,34 проти 0,81.
- У планах — додавання апскейлерів та реконструкції променів.
- Підтримуються GeForce (RTX 20+, GTX 16), Radeon RX 5000–9000, Steam Deck, Intel Arc A/B та Apple M1+.
- Проєкт у стадії бети, доступний через OptiScaler або напряму.

На ринку графічних прискорювачів з'явився новий універсальний претендент на роль стандарту генерації кадрів. Компанія Apex Compute анонсувала Apex Neural Rendering (ANR) — програмне рішення з відкритим вихідним кодом, до складу якого вже вбудовано генератор кадрів. Проєкт позиціонується як альтернатива проприєтарним технологіям Nvidia (DLSS), AMD та Intel, причому розробники роблять ставку не лише на швидкість, а й на якість зображення, а також на широку сумісність із відеокартами різних вендорів.

### Що входить у проєкт і що обіцяють далі

За словами авторів, поточна версія ANR зосереджена на генерації кадрів, проте в планах — розширення функціональності: у проєкт додадуть моделі масштабування (апскейлери) та, за запевненням розробників, реконструкцію променів. Відкритий вихідний код робить рішення привабливим для спільноти: його можна досліджувати, модифікувати та інтегрувати у власні пайплайни, чого не можна сказати про закриті рішення конкурентів.

### Продуктивність: цифра 2,4 раза та дані бенчмарка

Розробники заявляють, що їхнє рішення за продуктивністю у 2,4 раза перевищує DLSS, забезпечуючи водночас якісніше зображення. Сторонні тести, за даними джерела, щонайменше перший тезу підтверджують. У таблиці результатів бенчмарка Apex для роздільної здатності 4K на відеокарті RTX 5090 вказані значення ANR 0,34; 0,53 та 1,13 у режимах 2x, 3x та 4x відповідно, тоді як у генерації кадрів DLSS — 0,81; 1,08 та 1,27. Саме співвідношення в режимі 2x (0,81 проти 0,34) дає приблизно 2,4-кратну перевагу, на яку посилаються автори.

### Якість зображення: менше артефактів, але потрібна перевірка зблизька

Оцінити якість картинки можна за опублікованим авторами відео. Як мінімум помітна менша кількість артефактів порівняно з еталоном, хоча для об'єктивної оцінки доводиться зупиняти кадр і помітно наближати зображення. Це означає, що різницю в якості при швидкому перегляді помітити складно, і підсумковий вердикт щодо картинки залишається предметом суб'єктивної оцінки.

### Підтримка заліза та доступність

Підтримка у ПЗ вже зараз обширна: GeForce починаючи з RTX 20 і навіть GTX 16, лінійки Radeon RX 5000, RX 6000, RX 7000 та RX 9000, а також Steam Deck. У списку вказані відеокарти Intel Arc A/B і навіть чипи Apple, починаючи з M1. Проєкт перебуває на стадії бети та доступний через OptiScaler або безпосередньо від розробників. Таким чином, ANR на старті пропонує широку матрицю сумісності, що для відкритого інструмента генерації кадрів є помітною перевагою перед вузькопрофільними рішеннями окремих вендорів.

## Перевірка фактів і джерела

- [Быстрее и качественнее, чем генератор кадров от самой Nvidia. Появился аналогичный проект Apex Neural Rendering с открытым исходным кодом](https://www.ixbt.com/news/2026/11/14/bystree-i-kacestvennee-cem-generator-kadrov-ot-samoi-nvidia-poiavilsia-analogicnyi-proekt-apex-neural-rendering-s-otkrytym-isxodnym-kodom.html) - Першоджерело: анонс ANR, таблиця бенчмарка 4K на RTX 5090 (ANR 0,34/0,53/1,13 vs DLSS 0,81/1,08/1,27), заявка 2,4x, список підтримуваного заліза, статус бети та доступ через OptiScaler. Сторонні тести за даними джерела підтверджують як мінімум тезу про швидкість.

## Часті запитання

### Що таке Apex Neural Rendering (ANR)?

Це програмне рішення з відкритим вихідним кодом від компанії Apex Compute, що містить генератор кадрів і позиціонується як альтернатива DLSS, AMD та Intel.

### Наскільки ANR швидший за DLSS?

Розробники заявляють 2,4-кратну перевагу. У таблиці бенчмарка 4K на RTX 5090 в режимі 2x значення 0,34 у ANR проти 0,81 у DLSS, що дає приблизно 2,4 раза; сторонні тести, за даними джерела, підтверджують щонайменше цей тезу.

### Яке залізо підтримує ANR?

GeForce починаючи з RTX 20 і GTX 16, Radeon RX 5000, 6000, 7000 і 9000, Steam Deck, Intel Arc A/B, а також чипи Apple починаючи з M1.

### Де і в якому статусі доступний проєкт?

Проєкт перебуває на стадії бети та доступний через OptiScaler або безпосередньо від розробників.

### Що обіцяють додати в ANR пізніше?

Розробники планують додати моделі масштабування (апскейлери) та реконструкцію променів.