Confronto diretto delle prestazioni tra il RTX 4090 e il RTX 5090 su 27 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 4090 vince 5 su 27 benchmark (tasso di vittoria del 19%), mentre il RTX 5090 vince 22 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, l’RTX 4090 è il 26% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 3 benchmarks). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 4090 raggiunge 706 tokens/s mentre l’RTX 5090 ne ottiene 954 (26% più lento). L’RTX 4090 vince 1 su 3 test ad alta capacità di elaborazione, rendendo l’RTX 5090 più adatto ai carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, l’RTX 4090 è il 33% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 8 benchmark). Eseguendo deepseek-r1:32b, l’RTX 4090 genera 45 tokens/s mentre l’RTX 5090 raggiunge 71 tokens/s (37% più lento). L’RTX 4090 non vince nessuno dei 8 test single-user, rendendo l’RTX 5090 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 4090 è il 21% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX 4090 completa a 58 s/immagine mentre l’RTX 5090 raggiunge 12 s/immagine (80% più lento). L’RTX 4090 vince 2 su 12 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX 5090 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 4090 offre una throughput inferiore del 31% rispetto all’RTX 5090 (mediana su 2 benchmarks). Testando llava-1.5-7b, l’RTX 4090 elabora 217 immagini/min mentre l’RTX 5090 raggiunge 336 immagini/min (36% più lento). L’RTX 4090 non vince nessuno dei 2 test visione, rendendo l’RTX 5090 la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alto throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo RTX 4090 e RTX 5090 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 sulle prestazioni trasparenti e corrispondenti al mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni delle schede RTX 4090 e RTX 5090 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'AI, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola prompt per comprendere come gli RTX 4090 e RTX 5090 gestiscono i Suoi carichi di lavoro di elaborazione delle immagini.
Le prove di benchmark sulla 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 Vision-Language 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 RTX 4090 e RTX 5090 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 RTX 4090 e RTX 5090 per carichi di lavoro AI complessivi. 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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