Direct performance comparison between the RTX 4070 Ti Super and RTX Pro 5000 Blackwell across 19 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4070 Ti Super with no wins across 19 benchmarks, while the RTX Pro 5000 Blackwell wins all 19 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 4070 Ti Super is 90% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4070 Ti Super reaches 242 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (90% slower). The RTX 4070 Ti Super wins none out of 2 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX 4070 Ti Super is 38% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). Running qwen3:8b, the RTX 4070 Ti Super generates 100 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 160 tokens/s (38% slower). The RTX 4070 Ti Super wins none out of 3 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
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.
Order a GPU Server with RTX 4070 Ti Super Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks