Comparación directa de rendimiento entre el RTX 4080 Super Pro y el RTX 5090, basada en 27 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 4080 Super Pro gana en 3 de los 27 benchmarks (tasa de victoria del 11%), mientras que el RTX 5090 supera las otras 24. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, ofreciendo datos reales de desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes simultáneas, la RTX 4080 Super Pro es un 42 % más lenta que la RTX 5090 (mediana en 3 pruebas de referencia). Para el modelo Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4080 Super Pro alcanza los 549 tokens/s mientras que la RTX 5090 logra 954 tokens/s (un 42 % más rápida). La RTX 4080 Super Pro gana solo una de tres 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 4080 Super Pro es un 49 % más lento que el RTX 5090 (mediana en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar deepseek-r1:32b, el RTX 4080 Super Pro genera 34 tokens/s mientras que el RTX 5090 alcanza los 71 tokens/s (un 53 % más lento). El RTX 4080 Super Pro 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 tarjeta RTX 4080 Super Pro es un 38% más lenta que la RTX 5090 (media en 12 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-medium, el modelo RTX 4080 Super Pro completa una imagen en 9.1 segundos, mientras que la RTX 5090 logra los 4.5 segundos por imagen (51% más rápida). La RTX 4080 Super Pro no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte a la RTX 5090 en mejor opción para tareas relacionadas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 4080 Super Pro ofrece un rendimiento 49 % menor en términos de throughput que la RTX 5090 (mediana según 2 pruebas de referencia). Al probarse con trocr-base, la RTX 4080 Super Pro procesa 991 páginas/min mientras que la RTX 5090 alcanza las 1976 páginas/min (un 50 % más lenta). La RTX 4080 Super Pro no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que la RTX 5090 resulta ser mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto volumen.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con tarjetas gráficas de tipo RTX 4080 Super Pro 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.
Probamos ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan la RTX 4080 Super Pro y la RTX 5090 con solicitudes simultáneas de 16-64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores API. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad por solicitud única para asistentes personales de IA y desarrollo local. Se probaron modelos como Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre otros.
Los benchmarks de generación de imágenes cubren 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 4080 Super Pro y RTX 5090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks 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 7B parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo florido junto a un golden retriever, probando comprensión escénica e inferencia visual a tamaño de lote 32 para informar imágenes por minuto. TrOCR-base (modelo OCR base de 334M parámetros) procesa 2,750 páginas del Hamlet de Shakespeare escaneadas desde libros históricos con tipografía antigua a tamaño de lote 16, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los RTX 4080 Super Pro y RTX 5090 manejan cargas laborales visuales escalables en producción —clave 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 4080 Super Pro y el RTX 5090 en general para cargas de trabajo de IA. Averigua más 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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