Confronto diretto delle prestazioni tra il RTX 4070 Ti Super e il RTX 3090 su 18 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 4070 Ti Super vince 2 su 18 benchmark (tasso di vittoria dell’11%), mentre il RTX 3090 vince 16 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono automaticamente raccolti da server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.
Per i server API di produzione e i sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, il modello RTX 4070 Ti Super risulta essere il 59% più lento rispetto al RTX 3090 (mediana su 1 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, il RTX 4070 Ti Super raggiunge 242 tokens/s mentre il RTX 3090 ottiene 583 tokens/s (59% più lento). Il RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 1 test ad alta capacità di throughput, rendendo il RTX 3090 più adatto ai carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, la scheda RTX 4070 Ti Super è il 19% più lenta rispetto alla RTX 3090 (mediana su 3 benchmark). Eseguendo qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super genera 100 token/s mentre la RTX 3090 raggiunge 122 token/s (19% più lenta). La RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 3 test single-user, rendendo la RTX 3090 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, la scheda RTX 4070 Ti Super è il 41% più lenta rispetto alla RTX 3090 (mediana su 10 benchmark). Testando sdxl-turbo, la RTX 4070 Ti Super completa a 0,72 s/immagine mentre la RTX 3090 raggiunge 0,41 s/immagine (43% più lenta). La RTX 4070 Ti Super vince 2 su 10 test di generazione di immagini, rendendo la RTX 3090 la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), l’RTX 4070 Ti Super offre una throughput del 30% inferiore rispetto all’RTX 3090 (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, l’RTX 4070 Ti Super elabora 45 immagini/min mentre l’RTX 3090 raggiunge 147 immagini/min (69% più lento). L’RTX 4070 Ti Super vince 1 su 2 test visivi, dimostrando che entrambe le GPU gestiscono i carichi di lavoro visivi produttivi altrettanto bene.
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I nostri benchmarks vengono raccolti automaticamente da servers dotati di GPU di tipo RTX 4070 Ti Super e RTX 3090 nella nostra fleet. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da production servers che gestiscono carichi di lavoro reali di AI – fornendo a Lei dati di performance trasparenti e corrispondenti al mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni della RTX 4070 Ti Super e della RTX 3090 con richieste concorrenti da 16 a 64 — ideali per chatbot di produzione, sistemi AI multi-agente e server API. I benchmark di Ollama misurano la velocità di elaborazione di singole richieste per assistenti AI personali e sviluppo locale. I modelli testati includono Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, e altri.
I benchmark sulle generazione di immagini coprono le architetture Flux, SDXL e SD3.5. Questo è fondamentale per la generazione d’arte con l’IA, la prototipazione di design e le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola prompt per comprendere come l’RTX 4070 Ti Super e l’RTX 3090 gestiscono i suoi carichi di lavoro di immagini.
I benchmark di visione testano l'elaborazione multimodale e dei documenti con carico concorrente elevato (16-64 richieste parallele) utilizzando dati di test reali. LLaVA 1.5 7B (modello linguaggio-visivo da 7B parametri) analizza una fotografia di una donna anziana in un campo di fiori con un golden retriever, testando la comprensione della scena e il ragionamento visivo a batch size 32 per riportare immagini al minuto. TrOCR-base (modello OCR da 334M parametri) elabora 2.750 pagine dell'Amleto di Shakespeare scansionate da libri storici con tipografia d'epoca a batch size 16, misurando pagine al minuto per la digitalizzazione dei documenti. Scopra come le schede RTX 4070 Ti Super e RTX 3090 gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l'elaborazione dei documenti e l'analisi automatica delle immagini.
Includiamo inoltre la potenza di calcolo del CPU (che influisce sulla tokenizzazione e sulla preelaborazione) e le velocità di archiviazione NVMe (critiche per il caricamento di modelli e dataset di grandi dimensioni) – il quadro completo per i Suoi carichi di lavoro AI.
Il punteggio TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrato nella prima riga combina tutti i risultati dei benchmark AI in un unico numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra immediatamente come si confrontano l’RTX 4070 Ti Super e l’RTX 3090 nel complesso per i carichi di lavoro AI. Scopra di più sui TAIFlops →
Nota: I risultati possono variare in base al carico di sistema e alla configurazione. Questi benchmark rappresentano valori medi derivanti da numerose esecuzioni di test.
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