Direct performance comparison between the RTX 4070 Ti Super and RTX Pro 5000 Blackwell across 19 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4070 Ti Super with no wins across 19 benchmarks, while the RTX Pro 5000 Blackwell wins all 19 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 4070 Ti Super is 90% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4070 Ti Super reaches 242 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (90% slower). The RTX 4070 Ti Super wins none out of 2 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX 4070 Ti Super is 38% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). Running qwen3:8b, the RTX 4070 Ti Super generates 100 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 160 tokens/s (38% slower). The RTX 4070 Ti Super wins none out of 3 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4070 Ti Super affiche une performance 48 % inférieure à celle de la RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 10 benchmarks). Lors du test avec sd3.5-large, elle produit 0,37 image par minute, contre 4,2 images par minute pour la RTX Pro 5000 Blackwell (soit un retard de 91%). Elle ne remporte aucun des 10 tests en génération d’images, confirmant ainsi que la RTX Pro 5000 Blackwell reste le meilleur choix pour ces usages.
Pour les charges de travail visionnelles à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX 4070 Ti Super affiche un débit 65 % inférieur à celui du RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, il traite 45 images/min, alors que le RTX Pro 5000 Blackwell atteint 283 images/min (soit 84 % plus lent). Le RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests vision, rendant ainsi le RTX Pro 5000 Blackwell comme meilleure option pour les tâches IA visionnelle haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPUs RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 5000 Blackwell dans notre flotte. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail IA effectives – ce qui vous donne des données de performance transparentes et issues du terrain.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks vLLM montrent comment les GPU RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent des requêtes simultanées 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 individuelles 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 génération d'art 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 cartes RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de référence en vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données du monde réel. 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. 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 5000 Blackwell 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 de référence en IA en un seul chiffre. En prenant comme référence le modèle RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement pour les charges de travail d'IA les modèles RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 5000 Blackwell. 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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