Comparaison directe des performances entre la RTX 4070 Ti Super et la RTX A4000, basée sur 18 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que la RTX 4070 Ti Super remporte 8 des 18 benchmarks (taux de victoire de 44%), tandis que la RTX A4000 l'emporte dans 10 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement recueillis auprès 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 48 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 1 test comparatif). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4070 Ti Super atteint 242 tokens/s contre 163 tokens/s pour la RTX A4000 (48 % plus rapide). La RTX 4070 Ti Super remporte 1 test de haut débit sur 1, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4070 Ti Super est 50 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super génère 100 tokens/s contre 67 tokens/s pour la RTX A4000 (50 % plus rapide). La RTX 4070 Ti Super remporte 3 tests sur 3 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4070 Ti Super est 14 % plus lente que la RTX A4000 (médiane sur 10 références). En testant sd3.5-large, la RTX 4070 Ti Super termine à 0,37 image/min tandis que la RTX A4000 atteint 0,58 image/min (36 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super remporte 4 tests sur 10 en matière de génération d'images, ce qui fait de la RTX A4000 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 40 % supérieur à celui de la RTX A4000 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 4070 Ti Super traite 818 pages/min contre 474 pages/min pour la RTX A4000 (73 % plus rapide). La RTX 4070 Ti Super remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait le GPU préféré pour le traitement documentaire à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX A4000 de notre flotte. 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 concrètes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent le RTX 4070 Ti Super et le RTX A4000 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse de traitement 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, la conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment le RTX 4070 Ti Super et le RTX A4000 gèrent vos charges de travail liées aux images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous 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 quant à lui 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 A4000 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 chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 4070 Ti Super et le RTX A4000 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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