Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 4080 Super Pro e il RTX Pro 6000 Blackwell su 27 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 4080 Super Pro vince 3 su 27 benchmark (tasso di vittoria dell’11%), mentre il RTX Pro 6000 Blackwell vince 24 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente 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, l’RTX 4080 Super Pro risulta 94% più lento dell’RTX Pro 6000 Blackwell (mediana su 3 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 4080 Super Pro raggiunge 549 token/s mentre l’RTX Pro 6000 Blackwell ne eroga 8519 token/s (94% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 3 test ad alta throughput, rendendo l’RTX Pro 6000 Blackwell più adatto ai carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, il modello RTX 4080 Super Pro risulta essere il 44% più lento rispetto al RTX Pro 6000 Blackwell (mediana su 8 benchmarks). Eseguendo deepseek-r1:32b, il RTX 4080 Super Pro genera 34 tokens/s mentre il RTX Pro 6000 Blackwell raggiunge 67 tokens/s (50% più lento). Il RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 8 test per utente singolo, rendendo il RTX Pro 6000 Blackwell la scelta migliore per lo sviluppo di AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 4080 Super Pro è il 55% più lento dell’RTX Pro 6000 Blackwell (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX 4080 Super Pro completa 2,5 immagini/min mentre l’RTX Pro 6000 Blackwell ne raggiunge 7,2 (65% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 12 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX Pro 6000 Blackwell 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 4080 Super Pro offre una throughput del 61% inferiore rispetto all’RTX Pro 6000 Blackwell (mediana su 2 benchmark). Testando trocr-base, l’RTX 4080 Super Pro elabora 991 pagine/min mentre l’RTX Pro 6000 Blackwell raggiunge 2561 pagine/min (61% più lento). L’RTX 4080 Super Pro non vince nessuno dei 2 test di visione, rendendo l’RTX Pro 6000 Blackwell la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alta throughput.
Ordini una macchina con RTX 4080 Super Pro Tutti i benchmark delle macchine GPU Server
Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo RTX 4080 Super Pro e RTX Pro 6000 Blackwell nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione reali che gestiscono carichi di lavoro AI effettivi, fornendo 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 dell’RTX 4080 Super Pro e dell’RTX Pro 6000 Blackwell 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 delle 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 di arte AI, la prototipazione di design e le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione con singoli prompt per comprendere come gli RTX 4080 Super Pro e RTX Pro 6000 Blackwell gestiscono i suoi carichi di lavoro di elaborazione delle 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 RTX 4080 Super Pro e RTX Pro 6000 Blackwell 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 4080 Super Pro e l’RTX Pro 6000 Blackwell 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.
Ordini una GPU Server con RTX 4080 Super Pro Ordini una GPU Server con RTX Pro 6000 Blackwell Visualizza tutte le Benchmark