Machine Learning: Episode I
Machine Learning: Episode I: индекс нагрузки FPSHQ 58 из 100 — умеренные требования — пойдёт на средних видеокартах уровня RTX 3060 / RX 6600. Источник чисел: по системным требованиям в Steam.
Machine Learning: Episode I — игра от Volens Nolens Games. Жанры в Steam: Экшены, Приключенческие игры, Инди. Дата выхода в Steam: 10 сентября 2016 г.. Минимальная видеокарта по Steam: Geforce GTX970. Оперативной памяти нужно от 8 ГБ.
Описание
Machine Learning: Episode is a first person arcade puzzle game built for HTC Vive. You play as an A.I. robot created in DARPA laboratory in the near future. One of the scientists is here to test your physical, perception and cognitive skills. By using the power of room-scale VR and Vive controllers
Данные: страница игры в Steam
Об игре
- Разработчик
- Volens Nolens Games
- Издатель
- Volens Nolens Games
- Дата выхода
- 10 сентября 2016 г.
- Жанры (Steam)
- Экшены, Приключенческие игры, Инди
- Платформы ПК
- Windows
- Страница в Steam
- store.steampowered.com/app/524030
Системные требования Machine Learning: Episode I
| Параметр | Минимальные | Рекомендуемые |
|---|---|---|
| ОС | Windows 8.1 | Windows 10 |
| Процессор | Core i5 | Core i7 |
| Оперативная память | 8192 MB ОЗУ | 12288 MB ОЗУ |
| Видеокарта | Geforce GTX970 | Geforce GTX980Ti |
| DirectX | версии 11 | версии 11 |
| Место на диске | 560 MB | 560 MB |
| Поддержка VR | SteamVR. Room Scale 2m by 2m area required | — |
Источник: страница игры в Steam — требования, опубликованные разработчиком.
Сколько весит Machine Learning: Episode I и нужен ли SSD
Machine Learning: Episode I занимает 560 MB на диске — так указано в официальных системных требованиях (страница игры в Steam, данные на 10.11.2026). требования
В требованиях Machine Learning: Episode I тип накопителя не указан — SSD официально не требуется; на SSD быстрее только загрузки.
Источник: официальные системные требования (страница игры в Steam), дата снятия 10.11.2026. Размер — свободное место для установки; с обновлениями и DLC он может расти. store.steampowered.com
Совет: оставляйте запас места сверх указанного — обновления сначала скачиваются, а потом устанавливаются.
Рейтинг: сколько весят 122265 популярных игр и где нужен SSD →
🛠 Игра вылетает или не запускается?
Пошаговые решения частых ошибок и диагностика по вашему ПК
FPS на разных видеокартах
Прогноз FPS в Machine Learning: Episode I на актуальных GPU 2024–2026 годов. Переключайте пресет графики — таблица пересчитается. Средний FPS, разрешения 1080p / 1440p / 4K.
| Видеокарта | Tier | 1080p | 1440p | 4K |
|---|---|---|---|---|
| GeForce RTX 5090 | S | 200–335 | 160–270 | 94–160 |
| GeForce RTX 4090 | S | 185–310 | 135–230 | 77–130 |
| GeForce RTX 5080 | S | 170–285 | 120–205 | 67–115 |
| GeForce RTX 4080 Super | A | 155–265 | 110–190 | 59–100 |
| GeForce RTX 4080 | A | 150–255 | 105–175 | 56–95 |
| Radeon RX 7900 XTX | A | 150–255 | 105–180 | 56–95 |
| GeForce RTX 5070 Ti | A | 145–245 | 100–170 | 53–91 |
| Radeon RX 9070 XT | A | 140–240 | 99–165 | 51–87 |
| Radeon RX 7900 XT | A | 125–215 | 89–150 | 46–78 |
| GeForce RTX 4070 Ti Super | A | 135–230 | 95–160 | 50–84 |
| GeForce RTX 3090 Ti | B | 120–210 | 85–145 | 44–76 |
| Radeon RX 9070 | A | 120–205 | 83–140 | 43–73 |
* Средний FPS: реальные замеры, где они есть, иначе единая модель FPSHQ. Фактический FPS зависит от процессора, патча игры и драйверов. Референсные модели GPU без разгона. методика расчёта
📊 FPS на видеокартах (1440p, Ultra)
Зелёный — 60+ FPS (комфортно), жёлтый — 30–60 (играбельно), красный — ниже 30. Пунктир — отметка 60 FPS.
Какие видеокарты потянут Machine Learning: Episode I
Видеокарты не слабее минимальной по Steam (Geforce GTX970). FPS — прогноз модели FPSHQ для 1080p High, не замер.
- GeForce GTX 1650 ≈28 FPS
- Radeon RX 480 ≈28 FPS
- GeForce GTX 970 ≈28 FPS
- GeForce GTX 1070 Ti ≈60 FPS
- GeForce GTX 1080 ≈61 FPS
- GeForce RTX 2060 ≈61 FPS
Отправить замер FPS
Добавьте свой замер FPS
Поделитесь своим средним FPS. Замеры игроков проверяются, а когда в одной ячейке набирается ≥ 3 устройств, они уточняют модель FPSHQ.
Отправить свой замерКак мерить: 60 секунд обычной игры (не меню и не загрузка), без лимита кадров и vsync; средний FPS и 1 % low — из оверлея.
Приложение FPSHQ для Windows считает средний FPS и 1 % low по времени кадров (PresentMon) и с вашего согласия отправляет результат само.
Скачать приложениеПубликуются только агрегаты: медиана по ≥ 2 устройствам или после проверки. Имя и IP не сохраняются — только хэш для защиты от накруток. Методика
Чем выше — тем мощнее нужен ПК. Средняя нагрузка.
🏆 Какая видеокарта нужна для Machine Learning: Episode I?
Готовый рейтинг видеокарт с реальным FPS именно в этой игре
Рейтинг видеокарт для Machine Learning: Episode I →Ключевые цифры
Уникальные метрики FPSHQ по данным этой страницы
Потянет ли мой ПК Machine Learning: Episode I?
Machine Learning: Episode I (2016): индекс нагрузки FPSHQ 58 из 100. По модели FPSHQ GeForce RTX 3060 выдаёт 72–120 FPS в 1080p на высоких настройках, GeForce RTX 4070 — 68–115 FPS в 1440p на ультра; из 12 популярных видеокарт 60+ FPS в 1440p Ultra держат 5. Минимальная видеокарта по требованиям разработчика: Geforce GTX970; минимум ОЗУ: 8 ГБ. Источник чисел: по системным требованиям в Steam (сверено 10.11.2026); оценка модели FPSHQ (не замер). (точность модели)
- индекс нагрузки FPSHQ
- 58 индекс FPSHQ
- RTX 3060 · 1080p High
- 85 FPS оценка модели
- RTX 4070 · 1440p Ultra
- 92 FPS оценка модели
Часто задаваемые вопросы об игре
На каких платформах доступна игра?
Какой жанр у Machine Learning: Episode I?
Сколько весит Machine Learning: Episode I и нужен ли SSD?
Кто разработчик и издатель?
Когда вышла или выйдет игра?
Какой FPS будет у меня в этой игре?
Можно ли играть на бюджетной видеокарте?
Обсуждения: Machine Learning: Episode I
Пока нет тем. Станьте первым — задайте вопрос.
Комментарии (0)