Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et le RTX Pro 6000 Blackwell, basée sur 19 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX 4070 Ti Super remporte 1 test sur les 19 (taux de victoire : 5%), tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell en gagne 18. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance reflétant la réalité.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4070 Ti Super est 89 % plus lente que la RTX Pro 6000 Blackwell (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 Pro 6000 Blackwell atteint 1999 tokens/s (89 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait de la RTX Pro 6000 Blackwell un choix plus approprié pour les charges de travail 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 43 % plus lente que la RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super génère 100 tokens/s tandis que la RTX Pro 6000 Blackwell atteint 176 tokens/s (43 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 3 tests en mono-utilisateur, ce qui fait de la RTX Pro 6000 Blackwell 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 59 % plus lente que la RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 10 benchmarks). Lors du test sd3.5-medium, la RTX 4070 Ti Super termine en 64 s/image tandis que la RTX Pro 6000 Blackwell atteint 3,5 s/image (95 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX Pro 6000 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 délivre un débit inférieur de 79 % à celui de la RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super traite 45 images/min tandis que la RTX Pro 6000 Blackwell atteint 440 images/min (90 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 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 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 Pro 6000 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 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 d'art IA, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération avec une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 6000 Blackwell 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 pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel, avec une taille de lot de 32 afin de rapporter les résultats en 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 performances en pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 4070 Ti Super et RTX Pro 6000 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 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 6000 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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