Comparaison directe des performances entre le RTX Pro 4000 Blackwell et le RTX 5090, basée sur 27 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 2 des 27 benchmarks (taux de victoire : 7%), tandis que le RTX 5090 l'emporte dans 25 d'entre eux. 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 Pro 4000 Blackwell est 73 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX Pro 4000 Blackwell atteint 258 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 954 tokens/s (73 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait de la RTX 5090 un choix plus adapté aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants personnels d'IA et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX Pro 4000 Blackwell est 57% plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant qwen3:32b, la RTX Pro 4000 Blackwell génère 9,6 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 64 tokens/s (85% plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 8 tests en utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, la RTX Pro 4000 Blackwell est 48 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX Pro 4000 Blackwell effectue 0,79 image/min tandis que la RTX 5090 atteint 5,2 images/min (85 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun 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 forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX Pro 4000 Blackwell délivre un débit inférieur de 71 % à celui de la RTX 5090 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell traite 66 images/min tandis que la RTX 5090 atteint 336 images/min (80 % plus lent). La RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell et RTX 5090 de 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 réelles.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent le RTX Pro 4000 Blackwell et le RTX 5090 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéaux pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents ainsi que les serveurs API. Les benchmarks d’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, et bien plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique 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 le RTX Pro 4000 Blackwell et le RTX 5090 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 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 5090 gèrent les charges de travail IA visuelle 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 modèle RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement l'RTX Pro 4000 Blackwell et l'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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