Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4070 Ti Super a RTX Pro 4000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4070 Ti Super wygrywa w 6 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 32%), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell odnosi zwycięstwo w 13 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, zarówno RTX 4070 Ti Super, jak i RTX Pro 4000 Blackwell działają niemal identycznie w 2 testach porównawczych vLLM. Dla nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX 4070 Ti Super osiąga 229 tokenów/s w porównaniu do 226 tokenów/s RTX Pro 4000 Blackwell (1% szybciej). RTX 4070 Ti Super wygrywa 1 z 2 testów przepustowości, co pokazuje, że oba są równie odpowiednie do wdrożeń produkcyjnych.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem naraz, zarówno RTX 4070 Ti Super, jak i RTX Pro 4000 Blackwell zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 3 testach benchmarkowych Ollama. Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX 4070 Ti Super generuje 73 tokenów/s w porównaniu do 71 tokenów/s w RTX Pro 4000 Blackwell (3% szybciej). RTX 4070 Ti Super wygrywa 3 z 3 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4070 Ti Super jest o 35% wolniejszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 10 testów). Testując sd3.5-medium, RTX 4070 Ti Super generuje obraz w 64 s/obraz, podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 31 s/obraz (o 51% wolniej). RTX 4070 Ti Super wygrywa 2 z 10 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 4000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4070 Ti Super zapewnia o 12% niższą przepustowość niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX 4070 Ti Super przetwarza 45 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 66 obrazów/min (o 31% 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...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 4070 Ti Super i RTX Pro 4000 Blackwell w naszej flocie. W odróżnieniu od syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 4070 Ti Super i RTX Pro 4000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Badania z wykorzystaniem Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku 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 Pro 4000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy rozmiarze partii danych 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 rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i RTX Pro 4000 Blackwell z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów oraz 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 TAIFlopach (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 RTX 4070 Ti Super i RTX Pro 4000 Blackwell porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą AI. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
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 Pro 4000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki