Comparaison directe des performances entre le RTX 5090 et le RTX Pro 4000 Blackwell, basée sur 27 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 5090 remporte 25 des 27 benchmarks (taux de victoire de 93%), tandis que le RTX Pro 4000 Blackwell l'emporte dans 2 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 API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 5090 est 270 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 5090 atteint 954 tokens/s contre 258 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (270 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 3 des 3 tests de débit élevé, ce qui en fait le choix le plus judicieux 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 5090 est 134 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant qwen3:32b, la RTX 5090 génère 64 tokens/s contre 9,6 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (568 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 8 tests sur 8 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 5090 est 102 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 5090 effectue 5,2 images/min contre 0,79 images/min pour la RTX Pro 4000 Blackwell (560 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 12 des 12 tests de génération d'images, ce qui en fait la GPU privilégiée 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 5090 offre un débit 284 % supérieur à celui de la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 5090 traite 336 images/min contre 66 images/min pour la RTX Pro 4000 Blackwell (411 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait le GPU de choix pour le traitement documentaire 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 5090 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 réalistes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les RTX 5090 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 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 requête pour comprendre comment les RTX 5090 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 5090 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 l’RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les performances des RTX 5090 et RTX Pro 4000 Blackwell pour les charges de travail en IA. En savoir plus sur le 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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