视频推进，数码区垃圾佬在Maya中输入了相应的代码。

为了保证一致xing，两台电脑中是复制粘贴的同样代码。

代码被复制daoruan件之中，‘屠龙80’和3080ti所用设备的窗口开始在其中生成模型。

从已经生成的模型之中，中网友这才发现这些代码是一个人物模型。

‘额，我没眼花吧，怎么好像‘屠龙80’模型的生成速度还快一点！’‘前面的你没有眼花，确实是这样。’‘难dao‘屠龙80’的生产力xing能也更强？’‘不好说，还没有完成，我们静观其变……’……

众网友看着已经生成的任务模型，一个个心中震惊。

原本他们都已经在心中认定‘屠龙80’的生产力xing能要比3080ti弱了，现在看来似乎不是这样，至少就模型生成能力来时要比3080ti还要强一点。

不过，经过一些有经验的网友提示，其他人也按耐住了xing子，静等最终完成的结果。

毕竟生产力xing能也不仅是看模型的生成能力，这是一个产业链的，其中还包括渲染、以及制图方面。

随后，‘屠龙80’和3080ti前脚跟后脚的进入到对任务模型进行渲染的环节。

如果说先前的模型生成是靠ying实力，那么现在的模型渲染则是依靠ruan件的优化。

一旦ruan件优化向偏向一方，那么两者将会拉出ju大的差距。

一想到此chu1，众网友心底就是一沉。

对‘屠龙80’最不友好的环节到来了，整个工业ruan件行业中所使用的ruan件几乎都是对turing显卡进行优化的。

而眼前的Maya更是其中的佼佼者。

如此一来形式对‘屠龙80’极为不利。

就像显卡行业的万年老二北极星一样，其显卡的生产力xing能还要比turing显卡的xing能强上那么一点。

可就是因为这些ruan件对tuirng显卡进行优化，最终导致的结果就是生产力方面北极星显卡的ruan件成产力方面也比后者落后差不多1/3的xing能。

别看前面‘屠龙80’比3080ti模型生成速度要快上一些，然而面对在有优化加持的3080ti面前这么一点又是很快就会被追平。

超越也不过是一时半会儿的事情。

一时间，这些看好‘屠龙80’的用hu一个个心情沉重。

他们知dao这一次‘屠龙80’完了。

在生产力方面被3080ti打败，屠龙80依然不会被高端显卡的购买者放在眼中，如此一来‘屠龙80’的结局可想而知。

最终还不是生产一大批出来只有少数的人支持，大bu分都是滞销，造成资金的积压，最后在面对turing显卡一年一次的产品更新中被拖死。

别看在中等级显卡之中‘屠龙60’拥有一定的优势，然而跟不上对方的节奏，不过是几个月就会被追平。

接下来面对的结局将会逐步超越，最后沦落到无人问津。

不知怎么的，这些观众心中已经有一点埋怨数码区垃圾佬了。

是，你自称公正，然而也没有必要反向公正好不好。

没有让你万里挑一寻找一个针对‘屠龙显卡’进行优化的ruan件！

可是，你也没有必要找一个针对3080ti优化中的佼佼者Maya呀！

这特么的不是‘反向公正又是什么！

“大家快看‘屠龙80’渲染模型的速度一点也不必turing显卡慢哎！’‘咦，还真是如此，这怎么可能！’‘哈哈哈，有什么不可能，难dao‘屠龙显卡’创造的奇迹还少了吗！’‘你们看仔细一点，这是不弱于3080ti吗，明