Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et le RTX Pro 4000 Blackwell, basée sur 19 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4070 Ti Super remporte 6 des 19 benchmarks (taux de victoire : 32%), tandis que le RTX Pro 4000 Blackwell l'emporte dans 13 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, les RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 4000 Blackwell obtiennent des performances presque identiques sur 2 benchmarks vLLM. Pour nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, la RTX 4070 Ti Super atteint 229 tokens/s contre 226 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (1% plus rapide). La RTX 4070 Ti Super remporte 1 test sur 2 de débit élevé, ce qui montre que les deux sont également viables pour les déploiements en production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, les RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 4000 Blackwell offrent des temps de réponse presque identiques sur 3 benchmarks Ollama. En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la RTX 4070 Ti Super génère 73 tokens/s contre 71 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (3% 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 35 % plus lente que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la RTX 4070 Ti Super effectue 64 s/image tandis que la RTX Pro 4000 Blackwell atteint 31 s/image (51 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super remporte 2 des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX Pro 4000 Blackwell 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 12 % à celui de la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). Lors des tests avec llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super traite 45 images/min tandis que la RTX Pro 4000 Blackwell atteint 66 images/min (31 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super remporte 1 test sur 2 en matière de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 4000 Blackwell 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 cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 4000 Blackwell 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 d'art généré par IA, le prototypage de designs 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 Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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 de référence en IA pour n’en faire qu’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 Pro 4000 Blackwell pour les charges de travail en 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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