Comparaison directe des performances entre les RTX 4090 et RTX 5090, basée sur 27 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4090 remporte 5 des 27 références (taux de victoire : 19 %), tandis que le RTX 5090 en gagne 22. 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 4090 est 26 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4090 atteint 706 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 954 tokens/s (26 % plus lente). La RTX 4090 remporte 1 test sur 3 à haut débit, ce qui fait de la RTX 5090 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 4090 est 33 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant deepseek-r1:32b, la RTX 4090 génère 45 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 71 tokens/s (37 % plus lente). La RTX 4090 ne remporte aucun des 8 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4090 est 21 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX 4090 complète en 58 s/image tandis que la RTX 5090 atteint 12 s/image (80 % plus lente). La RTX 4090 remporte 2 des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 5090 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 4090 offre un débit inférieur de 31 % à celui de la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4090 traite 217 images/min tandis que la RTX 5090 atteint 336 images/min (36 % plus lent). La RTX 4090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 5090 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 4090 et RTX 5090 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 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 5090 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 d'art généré 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 les RTX 4090 et RTX 5090 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 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 4090 et RTX 5090 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 les performances du RTX 4090 et du RTX 5090 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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