Comparaison directe des performances entre le RTX Pro 4000 Blackwell et le RTX 4080 Super Pro, basée sur 27 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 2 résultats sur les 27 (taux de victoire : 7%), tandis que le RTX 4080 Super Pro en gagne 25. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement recueillis auprès 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 Pro 4000 Blackwell est 57 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 3 benchmarks). Pour nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, la RTX Pro 4000 Blackwell atteint 226 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 530 tokens/s (57 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro 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 Pro 4000 Blackwell est 17 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant qwen3:32b, la RTX Pro 4000 Blackwell génère 9,6 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 32 tokens/s (70 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 8 tests pour utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro 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 19 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX Pro 4000 Blackwell traite 0,79 image/min tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 2,5 images/min (69 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 2 tests sur 12 en matière de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro 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), le RTX Pro 4000 Blackwell offre un débit inférieur de 42 % par rapport au RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). Lors du test llava-1.5-7b, le RTX Pro 4000 Blackwell traite 66 images/min tandis que le RTX 4080 Super Pro atteint 175 images/min (62 % plus lent). Le RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait du RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
Commander un serveur GPU avec le RTX Pro 4000 Blackwell Tous les benchmarks des serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 4080 Super Pro 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 cartes RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 4080 Super Pro avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéales 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 avec une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 4080 Super Pro gèrent vos charges de travail en matière d’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 Pro 4000 Blackwell et RTX 4080 Super Pro 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 en un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les cartes RTX Pro 4000 Blackwell et RTX 4080 Super Pro 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.
Commander un serveur GPU avec RTX Pro 4000 Blackwell Commander un serveur GPU avec RTX 4080 Super Pro Voir tous les benchmarks