RTX Pro 4000 Blackwell en A100: directe prestatievergelijking op basis van 26 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productieomgeving. Uit de testen blijkt dat de RTX Pro 4000 Blackwell in 4 van de 26 benchmarks scoort (een winpercentage van 15%), terwijl de A100 in 22 tests wint. Alle benchmarkresultaten worden automatisch verzameld vanaf actieve huurservers, waardoor er echte wereldprestatiedata wordt geleverd.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de RTX Pro 4000 Blackwell 72% trager dan de A100 (mediaan over 2 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B bereikt de RTX Pro 4000 Blackwell 258 tokens/s, terwijl de A100 826 tokens/s haalt (69% trager). De RTX Pro 4000 Blackwell wint geen enkele van de 2 high-throughput tests, waardoor de A100 beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk is de RTX Pro 4000 Blackwell 29% langzamer dan de A100 (mediaan over 8 benchmarks). Met qwen3:32b genereert de RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 tokens/s terwijl A100 40 tokens/s bereikt (76% langzamer). De RTX Pro 4000 Blackwell wint 1 van de 8 single-user tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de RTX Pro 4000 Blackwell 33% langzamer dan de A100 (mediaan over 12 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, voltooit de RTX Pro 4000 Blackwell 1,9 afbeeldingen/minuut terwijl de A100 8,9 afbeeldingen/minuut behaalt (78% langzamer). De RTX Pro 4000 Blackwell wint 2 van de 12 image generation tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor vision workloads met hoge concurrentie (16-64 parallelle requests) levert de RTX Pro 4000 Blackwell 61% lagere throughput dan de A100 (mediaan over 2 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de RTX Pro 4000 Blackwell 66 afbeeldingen/min, terwijl de A100 282 afbeeldingen/min bereikt (77% trager). De RTX Pro 4000 Blackwell wint geen van de 2 vision tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor high-throughput vision AI workloads.
Bestel een GPU-server met de RTX Pro 4000 Blackwell Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type RTX Pro 4000 Blackwell en A100 in ons systeem. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world prestatiedata krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en A100 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid van enkelvoudige verzoeken voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Er zijn onder andere modellen zoals Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 getest.
Afbeeldingsgeneratiebenchmarks dekenen architecturen zoals Flux, SDXL en SD3.5. Dat is cruciaal voor AI-kunstgeneratie, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid van het genereren van een enkele prompt om te begrijpen hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en A100 jouw afbeeldingstaken verwerken.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met behulp van echte testdata. LLaVA 1.5 7B (visietaalmodel met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een oudere vrouw in een bloemenveld met een goudretriëver, waarbij scènevatten en visuele redeneervaardigheid getest worden bij batchgrootte 32 om het aantal beelden per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 pagina’s uit Shakespeares Hamlet afkomstig uit historisch gedrukte boeken met lettertypes uit die periode, bij batchgrootte 16, waarna gemeten wordt hoeveel
We nemen ook CPU-rekenkracht (van invloed op tokenisatie en voorbewerking) en NVMe-opslagsnelheden (cruciaal voor het laden van grote modellen en datasets) mee - het complete beeld voor uw AI-workloads.
De TAIFlops-score (Trooper AI FLOPS) in de eerste rij combineert alle AI-benchmarkresultaten tot één getal. Met de RTX 3090 als referentie (100 TAIFlops) laat deze score je direct zien hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en A100 presteren bij AI-taken. Lees meer over TAIFlops →
Opmerking: De resultaten kunnen variëren op basis van systeembelasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Bestel een GPU-server met de RTX Pro 4000 Blackwell Bestel een GPU-server met de A100 Alle benchmarks bekijken