Comparaison directe des performances entre le RTX Pro 4000 Blackwell et le RTX 4070 Ti Super, basée sur 19 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 13 des 19 benchmarks (taux de victoire de 68%), tandis que le RTX 4070 Ti Super en gagne 6. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, les RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 4070 Ti Super offrent des performances presque identiques sur 2 benchmarks vLLM. Pour nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, le RTX Pro 4000 Blackwell atteint 226 tokens/s tandis que le RTX 4070 Ti Super atteint 229 tokens/s (1% plus lent). Le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 1 test sur 2 de débit élevé, ce qui montre que les deux sont également viables pour les déploiements en production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, les RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 4070 Ti Super offrent des temps de réponse presque identiques sur 3 benchmarks Ollama. En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, le RTX Pro 4000 Blackwell génère 71 tokens/s tandis que le RTX 4070 Ti Super atteint 73 tokens/s (3 % plus lent). Le RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 3 tests utilisateurs uniques, faisant du RTX 4070 Ti Super le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX Pro 4000 Blackwell est 54 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 10 benchmarks). Lors du test sd3.5-medium, la RTX Pro 4000 Blackwell se termine en 31 s/image contre 64 s/image pour la RTX 4070 Ti Super (106 % plus rapide). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 8 des 10 tests de génération d'images, 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 forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX Pro 4000 Blackwell offre un débit 19 % supérieur à celui de la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 benchmarks). Lors des tests avec llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell traite 66 images/min contre 45 images/min pour la RTX 4070 Ti Super (45 % plus rapide). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 1 test sur 2 en matière de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX Pro 4000 Blackwell 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 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 les RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 4070 Ti Super gèrent 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 des 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 à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX Pro 4000 Blackwell 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, 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 Pro 4000 Blackwell 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 les performances pour les charges de travail IA du RTX Pro 4000 Blackwell et du RTX 4070 Ti Super. 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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