Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 3090 a RTX 4090, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 4 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 15%), podczas gdy RTX 4090 odnosi zwycięstwo w 22 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi wiele współbieżnych żądań, RTX 3090 jest o 16% wolniejszy niż RTX 4090 (mediana z 2 testów porównawczych). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 3090 osiąga 365 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 424 tokenów/s (14% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni RTX 4090 lepiej dopasowanym do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 3090 jest o 16% wolniejszy niż RTX 4090 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 3090 generuje 144 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 183 tokenów/s (o 21% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 32% wolniejszy niż RTX 4090 (średnia z 12 testów porównawczych). Testując flux-schnell, RTX 3090 generuje obraz w 19 s, podczas gdy RTX 4090 w 13 s (o 35% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia przepustowość o 40% niższą niż RTX 4090 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując trocr-base, RTX 3090 przetwarza 751 stron/min, podczas gdy RTX 4090 osiąga 1451 stron/min (o 48% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnych o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze wyniki porównawcze automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 3090 i RTX 4090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe) ramy pracujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty RTX 3090 i RTX 4090 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 3090 i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując rzeczywiste dane testowe. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX 3090 i RTX 4090 radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Wynik w TAIflops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się RTX 3090 i RTX 4090 pod względem obciążeń związanych z AI. Dowiedz się więcej o TAIflops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pokaż wszystkie benchmarki