Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 4070 Ti Super e il RTX 4090 Pro su 19 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine produttivo. I test mostrano che il RTX 4070 Ti Super vince 1 su 19 benchmark (tasso di vittoria del 5%), mentre il RTX 4090 Pro vince 18 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai 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 l’86% più lento rispetto al RTX 4090 Pro (mediana su 2 benchmarks). Per il modello nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, il RTX 4070 Ti Super raggiunge 229 tokens/s, mentre il RTX 4090 Pro ottiene 1608 tokens/s (86% più lento). Il RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 2 test ad alta throughput, rendendo il RTX 4090 Pro più adatto ai carichi di lavoro API di produzione.
Per gli assistenti AI personali e lo sviluppo locale con una richiesta alla volta, l’RTX 4070 Ti Super risulta il 31% più lento dell’RTX 4090 Pro (mediana su 3 benchmark). Eseguendo gpt-oss:20b, l’RTX 4070 Ti Super genera 120 token/s mentre l’RTX 4090 Pro raggiunge 175 token/s (31% più lento). L’RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 3 test per utente singolo, rendendo l’RTX 4090 Pro la scelta migliore per lo sviluppo di AI locali.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, la scheda RTX 4070 Ti Super è il 46% più lenta rispetto alla RTX 4090 Pro (mediana su 10 benchmark). Testando sd3.5-large, la RTX 4070 Ti Super completa 0.37 immagini/min mentre la RTX 4090 Pro raggiunge 3.8 immagini/min (90% più lenta). La RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 10 test di generazione di immagini, rendendo la RTX 4090 Pro la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), la RTX 4070 Ti Super offre una throughput del 64% inferiore rispetto alla RTX 4090 Pro (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super elabora 45 immagini/min mentre la RTX 4090 Pro raggiunge 266 immagini/min (83% più lenta). La RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 2 test visivi, rendendo la RTX 4090 Pro la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alta throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo RTX 4070 Ti Super e RTX 4090 Pro nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da server di produzione reali che gestiscono carichi di lavoro AI effettivi, fornendo dati di performance trasparenti e basati sul mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 4070 Ti Super e RTX 4090 Pro con richieste concorrenti da 16 a 64 — ideali per chatbot in produzione, sistemi AI multi-agente e server API. I benchmark di Ollama misurano la velocità di elaborazione delle singole richieste per assistenti AI personali e sviluppo locale. Tra i modelli testati figurano 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 gli RTX 4070 Ti Super e RTX 4090 Pro gestiscono i Suoi carichi di lavoro di immagini.
I benchmark visionali 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 7 miliardi di 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 334 milioni di 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 4090 Pro 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 subito come si confrontano l’RTX 4070 Ti Super e l’RTX 4090 Pro per 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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