RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 6000 Blackwell: directe prestatievergelijking op basis van 27 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productiefleet. Uit de testen blijkt dat de RTX Pro 4000 Blackwell slechts één van de 27 benchmarks wint (een winpercentage van 4%), terwijl de RTX Pro 6000 Blackwell in 26 tests scoort. Alle benchmarkresultaten worden automatisch verzameld vanuit actieve huurservers, waardoor er echte wereldprestatiedata wordt geleverd.
Bij productie-API-servers en multi-agent AI-systemen die tegelijkertijd meerdere aanvragen verwerken, is de RTX Pro 4000 Blackwell gemiddeld over 3 benchmarks 95% trager dan de RTX Pro 6000 Blackwell. Voor nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 presteert de RTX Pro 4000 Blackwell met 226 tokens/s, terwijl de RTX Pro 6000 Blackwell 4124 tokens/s behaalt (95% trager). In drie hoogdoorvoerbenchmarks scoort de RTX Pro 4000 Blackwell nul keer, waardoor de RTX Pro 6000 Blackwell beter aansluit bij productieloads voor API’s.
Bij persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met een enkele aanvraag per keer is de RTX Pro 4000 Blackwell 53% trager dan de RTX Pro 6000 Blackwell (gemiddelde over 8 benchmarks). Met qwen3:32b produceert de RTX Pro 4000 Blackwell slechts 9,6 tokens/sec, terwijl de RTX Pro 6000 Blackwell 64 tokens/sec bereikt (85% trager). In geen van de 8 enkelgebruikerstesten slaagt de RTX Pro 4000 Blackwell, waardoor de RTX Pro 6000 Blackwell beter geschikt is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de RTX Pro 4000 Blackwell 75% langzamer dan de RTX Pro 6000 Blackwell (mediaan over 12 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-large, voltooit de RTX Pro 4000 Blackwell 0,79 afbeeldingen/min terwijl de RTX Pro 6000 Blackwell 7,2 afbeeldingen/min haalt (89% langzamer). De RTX Pro 4000 Blackwell wint geen enkele van de 12 tests voor beeldgeneratie, waardoor de RTX Pro 6000 Blackwell de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor hoogconcurrente visieworkloads (16–64 parallele aanvragen) levert de RTX Pro 4000 Blackwell een doorslagvermogen dat 78% lager is dan dat van de RTX Pro 6000 Blackwell (gemiddelde over 2 benchmarks). Bij het testen met llava-1.5-7b verwerkt de RTX Pro 4000 Blackwell 66 afbeeldingen/minuut, terwijl de RTX Pro 6000 Blackwell er 442 haalt (met 85% lagere snelheid). In geen van beide visietests scoort de RTX Pro 4000 Blackwell beter, waardoor de RTX Pro 6000 Blackwell de voorkeurskeuze vormt voor workloads met hoge doorstroom in vision AI.
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 000 Blackwell en RTX Pro 6000 Blackwell in onze vloot. In tegenstelling tot synthetische labtests komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world performance data krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker) worden beide getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 6000 Blackwell presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid van een enkele vraag voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Er zijn onder andere modellen zoals Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 getest.
Beeldgeneratiebenchmarks dekken de Flux-, SDXL- en SD3.5-architecturen. Dat is cruciaal voor kunstmatige beeldcreatie, ontwerpprototypen en creatieve applicaties. Concentreer je op de snelheid van het genereren van een enkele prompt om te begrijpen hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 6000 Blackwell jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met behulp van echte wereldwijde testdata. LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een ouderwetse dame in een bloemenveld samen met een goudkleurige retriever, waarbij scènevattend vermogen en visuele logica getest worden bij een batchomvang van 32 om zo beelden per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares 'Hamlet', gedigitaliseerd vanuit historische boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchomvang van 16, terwijl er gemeten wordt naar bladzijden per minuut voor digitale documentconversie. Bekijk hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 6000 Blackwell grote schaal visuele AI-taken aanpakken – essentieel voor contentcontrole, documentbewerking en automatische beelddigitisering.
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 RTX Pro 6000 Blackwell presteren bij AI-workloads op het algemeen. 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 RTX Pro 4000 Blackwell Bestel een GPU-server met RTX Pro 6000 Blackwell Bekijk alle benchmarks