Comparaison directe des performances entre le RTX 4090 et le RTX 4070 Ti Super, basée sur 19 tests standardisés en IA collectés depuis notre parc de serveurs de production. Les résultats montrent que le RTX 4090 remporte les 19/19 benchmarks, tandis que le RTX 4070 Ti Super n’en remporte aucun. Tous les résultats 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 (RTX 4090) est 187 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 benchmarks). Pour nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, la RTX 4090 atteint 645 tokens/s contre 229 tokens/s pour la RTX 4070 Ti Super (182 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 tests à haut débit sur 2, 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 4090 est 50 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4090 génère 149 tokens/s contre 100 tokens/s pour la RTX 4070 Ti Super (50 % plus rapide). La RTX 4090 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 4090 est 96 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la RTX 4090 effectue 2,2 images/min contre 0,95 images/min pour la RTX 4070 Ti Super (136 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 10 tests de génération d'images sur 10, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par l'IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4090 offre un débit 227 % supérieur à celui de la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4090 traite 217 images/min contre 45 images/min pour la RTX 4070 Ti Super (377 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait la GPU de choix pour le traitement de documents 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 4090 et RTX 4070 Ti Super dans notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail 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 4090 et RTX 4070 Ti Super 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 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 à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes graphiques RTX 4090 et RTX 4070 Ti Super 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 4090 et RTX 4070 Ti Super 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 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 4090 et le RTX 4070 Ti Super 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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