RTX 4070 Ti Super oraz RTX Pro 5000 Blackwell – bezpośrednie porównanie wydajności na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazują, że RTX 4070 Ti Super nie odniósł żadnego zwycięstwa w żadnym z tych 19 benchmarków, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell wygrał wszystkie 19 testów. Wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów wynajmowanych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcji i systemów AI z wieloma agentami przetwarzającymi wiele jednoczesnych zapytanią, kartę RTX 4070 Ti Super okazuje się być 90% wolniejszą od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników z dwóch testów). Przy modelu Qwen/Qwen3-4B, RTX 4070 Ti Super osiąga przepływność na poziomie 242 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell generuje aż 2343 tokenów/s (czyli o 90% szybciej). W żadnym z dwóch testów wysokoprzetwórczych nie odnosi zwycięstwa RTX 4070 Ti Super, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążeń związanych z produkcją w serwerach API.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju przy pojedynczych zapytaniach, karty RTX 4070 Ti Super są o 38% wolniejsze od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników z 3 benchmarków ). Podczas testowania modelu qwen3:8b, RTX 4070 Ti Super generuje 100 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 160 tokenów/s (o 38% wolniej). W żadnym z trzech testów dla pojedynczego użytkownika nie wygrała karta RTX 4070 Ti Super, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem w lokalnym rozwoju AI.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, RTX 4070 Ti Super jest o 48% wolniejszy od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wskaźników z 10 benchmarków ). Podczas testów modelu sd3.5-large, RTX 4070 Ti Super generował 0,37 obrazu na minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiągnął wynik 4,2 obrazy na minutę (o 91% szybszy). W żadnym z dziesięciu testów generacji obrazów RTX 4070 Ti Super nie zwyciężył, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem dla prac nad Stable Diffusion.
Dla prac obliczeniowych w dziedzinie wizji sztucznej przy wysokim natężeniu (16–64 równoczesne zapytania), RTX 4070 Ti Super oferuje o 65% niższe wydajność przetwarzania niż RTX Pro 5000 Blackwell (wartości średnie z dwóch testów). Testując model llava-1.5-7b, karta RTX 4070 Ti Super obsługiwała 45 obrazów na minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiągał 283 obrazy na minutę (o 84% wolniej). W żadnym z dwóch testów związanych z wizją sztuczną nie zwyciężyła karta RTX 4070 Ti Super, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnego typu o dużym natężeniu.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4070 Ti Super Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4070 Ti Super oraz RTX Pro 5000 Blackwell z naszej puli. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te rezultaty pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
Testujemy oba ramy vLLM (High-Throughput) oraz Ollama (Single-User). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i RTX Pro 5000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy z użyciem Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4070 Ti Super i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), używając danych z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne 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 radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i RTX Pro 5000 Blackwell z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowe 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 TAIFlopsów (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 Pro 5000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z 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 RTX 4070 Ti Super Zamów serwer GPU z RTX Pro 5000 Blackwell Przeglądaj wszystkie benchmarki