Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4080 Super Pro a RTX Pro 4000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów AI zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 4080 Super Pro wygrywa w 25 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 93%), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa tylko w dwóch testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczonych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 4080 Super Pro jest o 135% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 3 testów porównawczych). Dla nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX 4080 Super Pro osiąga 530 tokenów/s w porównaniu do 226 tokenów/s RTX Pro 4000 Blackwell (135% szybszy). RTX 4080 Super Pro wygrywa 3 z 3 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem do chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 4080 Super Pro jest o 20% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 8 testów). Uruchamiając qwen3:32b, RTX 4080 Super Pro generuje 32 tokenów/s w porównaniu do 9,6 tokenów/s RTX Pro 4000 Blackwell (234% szybszy). RTX 4080 Super Pro wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4080 Super Pro jest o 23% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX 4080 Super Pro generuje 2.5 obrazu/min w porównaniu do 0.79 obrazu/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (221% szybciej). RTX 4080 Super Pro wygrywa 10 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4080 Super Pro zapewnia o 98% wyższą przepustowość niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX 4080 Super Pro przetwarza 175 obrazów/min w porównaniu do 66 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (szybciej o 166%). RTX 4080 Super Pro wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki pomiarów są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty GPU typu RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 4000 Blackwell w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI, zapewniając przejrzyste, realne dane o wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 4000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Benchmarki 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
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skup się na prędkości generowania pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak karty RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
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) procesuje 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 4080 Super Pro i RTX Pro 4000 Blackwell z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe dla modyfikacji 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 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 RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 4000 Blackwell porównują się 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 4080 Super Pro Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki