Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4090 a RTX Pro 6000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 wygrywa w 6 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 22%), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 21 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcji i systemów AI wieloagencyjnych przetwarzających wiele jednoczesnych zapytanią, karta RTX 4090 jest o 84% wolniejsza od RTX Pro 6000 Blackwell (mediana wyników z 3 testów). Dla modelu nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX 4090 osiąga 645 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 4124 tokenów/s (czyli o 84% szybciej). W żadnym z trzech testów wysokoprzetwórczościowych RTX 4090 nie wygrała, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążenia produkcyjnego w API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jedną żądaniem naraz, RTX 4090 jest o 27% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana na podstawie 8 benchmarków). Przy uruchamianiu deepseek-r1:32b, RTX 4090 generuje 45 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 67 tokenów/s (33% wolniej). W przypadku testów dla pojedynczego użytkownika, RTX 4090 wygrywa tylko w 1 spośród 8, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4090 jest o 58% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX 4090 generuje obraz w 28 s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell w 3,5 s (87% wolniej). RTX 4090 wygrywa 4 z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążenia wizyjnego o wysokim stopniu równoległości (16–64 żądań jednocześnie), karta RTX 4090 osiąga o 47% niższy przepływ danych niż RTX Pro 6000 Blackwell (wartości średnie z dwóch benchmarków). Podczas testowania modelu llava-1.5-7b okazało się, że RTX 4090 przetwarza 217 obrazów na minutę, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell radzi sobie z 442 obrazami na minutę (o 51% wolniej). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wizyjnych RTX 4090 nie uzyskała wyniku lepszego od konkurentki, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepszym wyborem dla aplikacji AI wymagających wysokoprzepustowych obliczeń w dziedzinie wizji.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4090 i RTX Pro 6000 Blackwell w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornikowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 4090 i RTX Pro 6000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI oraz 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. 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 6000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Benchmarki wizualne testują 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 golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy rozmiarze partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z książek historycznych z typografią epoki przy rozmiarze partii 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4090 i RTX Pro 6000 Blackwell z pracami AI 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 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 porównują się RTX 4090 i RTX Pro 6000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 4090 Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 6000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki