Comparaison directe des performances entre la carte graphique RTX 4070 Ti Super et le modèle RTX 4080 Super Pro, basée sur 19 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests révèlent que la RTX 4070 Ti Super n'obtient aucune victoire parmi les 19 benchmarks, tandis que la RTX 4080 Super Pro remporte tous les tests. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs en location actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4070 Ti Super est 56 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4070 Ti Super atteint 242 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s (56 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro un choix plus approprié pour les charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4070 Ti Super est 13 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super génère 100 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 115 tokens/s (13 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 3 tests utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4070 Ti Super est 40 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 10 références). En testant sd3.5-large, la RTX 4070 Ti Super effectue 0,37 image/min tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 2,5 images/min (85 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4070 Ti Super offre un débit inférieur de 46 % à celui de la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super traite 45 images/min tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 175 images/min (74 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super Pro 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 ainsi des données de performance transparentes et réelles.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super Pro avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d’autres.
Les tests de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, la conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super Pro gèrent vos charges de travail liées aux images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un golden retriever, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super Pro gèrent les charges de travail visuelles en IA à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire et l’analyse automatisée d’images.
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 score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les modèles RTX 4070 Ti Super et RTX 4080 Super Pro pour les charges de travail liées à l’IA. En savoir plus sur les TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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