NVIDIA GeForce RTX 4090 oraz NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell – bezpośrednie porównanie wydajności w oparciu o 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 4090 wygrywa w 5 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 19%), podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell odnosi zwycięstwo w 22 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych dotyczących rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API w produkcji i systemów AI wieloagentych przetwarzających wiele jednoczesnych zapytanią, RTX 4090 jest o 71% wolniejszy od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana na podstawie 3 testów ). Dla modelu nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX 4090 osiąga przepływność wynoszącą 645 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga wynik 2241 tokenów/s (71% wolniej). W żadnym z trzech testów wysokoprzetwórczościowych RTX 4090 nie odniósł zwycięstwa, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążeń API w środowiskach produkcyjnych.
W przypadku użycia przez jednego użytkownika i lokalnego rozwoju przy jednoczesnym obsługiwaniu pojedynczych zapytaniach, karta RTX 4090 jest o 13% wolniejsza od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas wykonywania modelu llama3.1:8b-instruct-q8_0 , RTX 4090 generuje 108 tokenów na sekundę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga prędkość 133 tokenów na sekundę (o 19% szybszy). Wśród ośmiu testów dla pojedynczego użytkownika, RTX 4090 wygrała jedynie jeden przypadek, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się lepszym wyborem dla lokalnych rozwiązań związanych z AI.
W zadaniach typu Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, karta RTX 4090 jest o 43% wolniejsza od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana z 12 benchmarków ). Podczas testowania modelu sd3.5-medium , RTX 4090 generuje obrazy w tempie 28 sekund/obraz, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga wynik 5,5 sekund/obraz (o 80% szybsze wykonanie). W testach generacji obrazów, RTX 4090 wygrała jedynie w 4 z 12 przypadkach, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się lepszym wyborem dla prac związanych ze stabilną generacją obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karta RTX 4090 zapewnia przepustowość niższą o 14% w stosunku do RTX Pro 5000 Blackwell (wartości mediana z 2 benchmarków). Testując model llava-1.5-7b, RTX 4090 obsługuje 217 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 283 obrazy/min (23% wolniej). W żadnym z dwóch testów wizyjnych RTX 4090 nie zwyciężył, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem dla obciążeń AI w dziedzinie wizji wymagających wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4090 i 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 sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testujemy oba frameworki. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obciążeniu od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej sztucznej inteligencji oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. 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 zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem 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 wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe 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.
Wskaźnik 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 modele RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności 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.
Order a GPU Server with RTX 4090 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks