Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super across 18 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 3090 winning 16 out of 18 benchmarks (89% win rate), while the RTX 4070 Ti Super wins 2 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 3090 is 141% faster than the RTX 4070 Ti Super (median across 1 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 3090 achieves 583 tokens/s vs RTX 4070 Ti Super's 242 tokens/s (141% faster). The RTX 3090 wins 1 out of 1 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX 3090 is 23% faster than the RTX 4070 Ti Super (median across 3 benchmarks). Running qwen3:8b, the RTX 3090 generates 122 tokens/s vs RTX 4070 Ti Super's 100 tokens/s (23% faster). The RTX 3090 wins 3 out of 3 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX 3090 is 70% faster than the RTX 4070 Ti Super (median across 10 benchmarks). Testing sdxl-turbo, the RTX 3090 completes at 0.41 s/image vs RTX 4070 Ti Super's 0.72 s/image (75% faster). The RTX 3090 wins 8 out of 10 image generation tests, making it the preferred GPU for AI art and image generation.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the RTX 3090 delivers 108% higher throughput than the RTX 4070 Ti Super (median across 2 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the RTX 3090 processes 147 images/min vs RTX 4070 Ti Super's 45 images/min (223% faster). The RTX 3090 wins 1 out of 2 vision tests, showing both GPUs handle production vision workloads equally well.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super dans notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal pour les chatbots de production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs d’API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants personnels d’IA et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 3090 et RTX 4070 Ti Super gèrent vos charges de travail d'image.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute for document digitization. See how RTX 3090 and RTX 4070 Ti Super handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 3090 et la RTX 4070 Ti Super se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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