Comparación directa de rendimiento entre el RTX 3090 y el RTX 5090, basada en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el RTX 3090 gana solo 3 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 12%), mientras que el RTX 5090 supera las otras 23 pruebas. Todos los datos de referencia se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, proporcionando información sobre desempeño en condiciones reales.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, la RTX 3090 es un 42 % más lenta que la RTX 5090 (mediana en 2 pruebas de referencia). Para el modelo Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 alcanza los 583 tokens/s mientras que la RTX 5090 logra 954 tokens/s (un 39 % más lenta). La RTX 3090 no gana ninguna de las 2 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX 5090 sea mejor opción para cargas de trabajo de APIs en producción.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el RTX 3090 es un 43 % más lento que el RTX 5090 (media en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar llama3.1:8b-instruct-q8_0, el RTX 3090 genera 96 tokens/s mientras que el RTX 5090 alcanza los 175 tokens/s (un 45 % más lento). El RTX 3090 no gana ninguna de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX 5090 en la mejor opción para desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 3090 es un 53 % más lenta que la RTX 5090 (media en 12 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-large, la RTX 3090 completa una imagen cada 88 segundos mientras que la RTX 5090 logra hacerlo en solo 12 segundos por imagen (un 87 % más rápida). La RTX 3090 no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte a la RTX 5090 en mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 3090 ofrece un rendimiento 59 % menor en throughput que la RTX 5090 (mediana en 2 pruebas de referencia). Al probarse trocr-base, la RTX 3090 procesa 751 páginas/min mientras que la RTX 5090 alcanza 1976 páginas/min (un 62 % más lenta). La RTX 3090 no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que la RTX 5090 resulta mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto rendimiento.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX 3090 y RTX 5090 en nuestra flota. A diferencia de las pruebas sintéticas de laboratorio, estos resultados provienen de servidores reales en producción que manejan cargas de trabajo reales de IA, lo que te brinda datos transparentes sobre el rendimiento del mundo real.
Pruebas con ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Los benchmarks de vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas gráficas RTX 3090 y RTX 5090 con solicitudes concurrentes de 16 a 64 — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores API. Las pruebas de Ollama miden la velocidad por solicitud única para asistentes personales de IA y desarrollo local. Entre los modelos probados destacan Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre otros.
Los benchmarks de generación de imágenes abarcan las arquitecturas Flux, SDXL y SD3.5. Esto es crítico para la generación de arte con IA, el prototipado de diseño y aplicaciones creativas. Enfócate en la velocidad de generación por solicitud única para entender cómo los RTX 3090 y RTX 5090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Las pruebas de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos con alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas), utilizando datos reales de prueba. LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de 7 mil millones de parámetros) analiza una fotografía de una mujer mayor en un campo florido junto a un golden retriever, probando la comprensión escénica y el razonamiento visual a tamaño de lote 32 para informar sobre imágenes por minuto. TrOCR-base (modelo OCR base de 334 millones de parámetros) procesa 2.750 páginas del Hamlet de Shakespeare escaneadas desde libros históricos con tipografía antigua, midiendo páginas por minuto para digitalización documental. Observe cómo los RTX 3090 y RTX 5090 manejan cargas laborales visuales escalables en producción – críticas para moderación de contenido, procesamiento documental y análisis automatizado de imágenes.
También incluimos el poder de cómputo del CPU (que afecta la tokenización y preprocesamiento) y las velocidades de almacenamiento NVMe (críticas para cargar modelos grandes y conjuntos de datos) – la visión completa para sus cargas de trabajo de IA.
La puntuación de TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrada en la primera fila combina todos los resultados de las pruebas de inteligencia artificial en un solo número. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX 3090 y el RTX 5090 en general para cargas de trabajo de IA. Más información sobre TAIFlops →
Nota: Los resultados pueden variar según la carga del sistema y su configuración. Estos benchmarks representan valores medios de múltiples ejecuciones de prueba.
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