Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 5090 a RTX 4090, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 5090 wygrywa w 22 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 81%), podczas gdy RTX 4090 wygrywa tylko w 5 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami przetwarzającymi wiele równoczesnych żądań, RTX 5090 jest o 35% szybszy niż RTX 4090 (mediana z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s w porównaniu do 706 tokenów/s dla RTX 4090 (35% szybciej). RTX 5090 wygrywa 2 z 3 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 5090 jest o 49% szybszy niż RTX 4090 (mediana z 8 testów). Uruchamiając deepseek-r1:32b, RTX 5090 generuje 71 tokenów/s w porównaniu do 45 tokenów/s RTX 4090 (o 59% szybciej). RTX 5090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 5090 jest o 27% szybszy niż RTX 4090 (średnia z 12 testów). Testując sd3.5-large, RTX 5090 generuje obraz w 12 s/obraz, podczas gdy RTX 4090 w 58 s/obraz (408% szybciej). RTX 5090 wygrywa 10 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 5090 zapewnia o 46% wyższą przepustowość niż RTX 4090 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 5090 przetwarza 336 obrazów/min w porównaniu do 217 obrazów/min dla RTX 4090 (szybciej o 55%). RTX 5090 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 5090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 5090 i RTX 4090 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe) ramy testujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX 5090 i RTX 4090 radzą sobie z obsługą od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i 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. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 5090 i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizyjne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wzrokowe 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 wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 5090 i RTX 4090 z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania 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) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik pokazuje od razu, jak RTX 5090 i RTX 4090 porównują się 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 5090 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pokaż wszystkie benchmarki