Porównanie wydajności pomiędzy RTX 4070 Ti Super a RTX 3090 na podstawie 18 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 4070 Ti Super wygrywa w 2 spośród 18 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 11%), podczas gdy RTX 3090 wygrywa w 16 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi wiele jednoczesnych żądań, RTX 4070 Ti Super jest o 59% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4070 Ti Super osiąga 242 tokeny/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 583 tokeny/s (o 59% wolniej). RTX 4070 Ti Super nie wygrał żadnego z 1 testów przepustowości, co czyni RTX 3090 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 4070 Ti Super jest o 19% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 3 testów porównawczych). Uruchamiając qwen3:8b, RTX 4070 Ti Super generuje 100 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 122 tokeny/s (o 19% wolniejszy). RTX 4070 Ti Super nie wygrywa żadnego z 3 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4070 Ti Super jest o 41% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sdxl-turbo, RTX 4070 Ti Super generuje obraz w 0,72 s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 0,41 s (wolniej o 43%). RTX 4070 Ti Super wygrywa 2 na 10 testów generowania obrazów, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4070 Ti Super zapewnia przepustowość o 30% niższą niż RTX 3090 (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując llava-1.5-7b, RTX 4070 Ti Super przetwarza 45 obrazów/min, podczas gdy RTX 3090 osiąga 147 obrazów/min (o 69% wolniej). RTX 4070 Ti Super wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że oba procesory graficzne radzą sobie równie dobrze z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4070 Ti Super Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4070 Ti Super i RTX 3090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając transparentne, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokiej Przetwarzalności) oraz Ollama (Jednouserowe). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 4070 Ti Super i RTX 3090 przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych 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 4070 Ti Super i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), używając danych z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy rozmiarze partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o 334 mln parametrów) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i RTX 3090 z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowych dla modyfikacji 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 4070 Ti Super i RTX 3090 pod względem ogólnej wydajności obliczeniowej dla zadań 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 4070 Ti Super Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Pokaż wszystkie benchmarki