Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et le RTX 5090, basée sur 19 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun résultat parmi les 19 benchmarks, tandis que le RTX 5090 l'emporte dans tous les tests. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4070 Ti Super est 65 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, la RTX 4070 Ti Super atteint 229 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 522 tokens/s (56 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui fait de la RTX 5090 un choix plus approprié pour les charges de travail des serveurs 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 51 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super génère 100 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 202 tokens/s (51 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 3 tests pour utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 5090 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 57 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX 4070 Ti Super effectue 0,37 image/min tandis que la RTX 5090 atteint 5,2 images/min (93 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4070 Ti Super offre un débit inférieur de 73 % à celui de la RTX 5090 (médiane sur 2 références). Lors des tests avec llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super traite 45 images/min tandis que la RTX 5090 atteint 336 images/min (86 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
Commander un serveur GPU avec RTX 4070 Ti Super Tous les benchmarks des serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX 5090 de notre flotte. Contrairement aux tests de 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 cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les cartes RTX 4070 Ti Super et RTX 5090 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéales pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks d’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 benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération avec une seule requête pour comprendre comment les cartes RTX 4070 Ti Super et RTX 5090 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 pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel, avec une taille de lot de 32 afin de rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite quant à lui 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, avec une taille de lot de 16, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 4070 Ti Super et RTX 5090 gèrent les charges de travail IA visuelles 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 nombre. En prenant comme référence le modèle RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les cartes RTX 4070 Ti Super et RTX 5090 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.
Commander un serveur GPU avec RTX 4070 Ti Super Commander un serveur GPU avec RTX 5090 Voir tous les benchmarks