Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX Pro 4000 Blackwell e il RTX Pro 5000 Blackwell su 28 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX Pro 4000 Blackwell non vince in nessuno dei 28 benchmark, mentre il RTX Pro 5000 Blackwell vince tutti e 28 i 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 Pro 4000 Blackwell risulta il 67% più lento rispetto all’RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 4 benchmarks). Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX Pro 4000 Blackwell raggiunge 1468 tokens/s, mentre l’RTX Pro 5000 Blackwell ottiene 4442 tokens/s (67% più lento). L’RTX Pro 4000 Blackwell non vince nessuno dei 4 test ad alta throughput, rendendo così l’RTX Pro 5000 Blackwell più adatto ai carichi di lavoro delle API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, il RTX Pro 4000 Blackwell è il 45% più lento del RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 8 benchmark). Eseguendo qwen3:32b, il RTX Pro 4000 Blackwell genera 9.6 tokens/s mentre il RTX Pro 5000 Blackwell raggiunge 50 tokens/s (81% più lento). Il RTX Pro 4000 Blackwell non vince nessuno dei 8 test single-user, rendendo il RTX Pro 5000 Blackwell la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX Pro 4000 Blackwell è il 66% più lento dell’RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 12 benchmark). Testando su sd3.5-medium, l’RTX Pro 4000 Blackwell completa 1.9 immagini/min mentre l’RTX Pro 5000 Blackwell raggiunge 11 immagini/min (82% più lento). L’RTX Pro 4000 Blackwell non vince nessuno dei 12 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX Pro 5000 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 Pro 4000 Blackwell offre una throughput del 63% inferiore rispetto all’RTX Pro 5000 Blackwell (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, l’RTX Pro 4000 Blackwell elabora 66 immagini/min mentre l’RTX Pro 5000 Blackwell raggiunge 283 immagini/min (77% più lento). L’RTX Pro 4000 Blackwell non vince nessuno dei 2 test vision, rendendo l’RTX Pro 5000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell e RTX Pro 5000 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 basati sul mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (Ad Alta Capacità di Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni degli RTX Pro 4000 Blackwell e RTX Pro 5000 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 di elaborazione di richieste singole 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 gli RTX Pro 4000 Blackwell e RTX Pro 5000 Blackwell gestiscono i Suoi carichi di lavoro di immagini.
Le prove 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 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 gli RTX Pro 4000 Blackwell e RTX Pro 5000 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 Pro 4000 Blackwell e l’RTX Pro 5000 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.
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