Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 5090 a RTX 4090 Pro, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów AI zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX 5090 wygrywa w 20 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 74%), podczas gdy RTX 4090 Pro wygrywa w 7 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX 5090 jest o 28% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 1318 tokenów/s (o 28% wolniej). RTX 5090 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX 4090 Pro bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 5090 jest o 50% szybszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 8 testów). Uruchamiając deepseek-r1:32b, RTX 5090 generuje 71 tokenów/s w porównaniu do 45 tokenów/s dla RTX 4090 Pro (59% szybszy). RTX 5090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 5090 jest o 31% szybszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX 5090 wykonuje zadanie w 4,5 s/obraz, podczas gdy RTX 4090 Pro w 6,2 s/obraz (38% szybszy). RTX 5090 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 5090 zapewnia przepustowość o 30% wyższą niż RTX 4090 Pro (mediana z 2 testów porównawczych). Testując trocr-base, RTX 5090 przetwarza 1976 stron/min w porównaniu do 1468 stron/min dla RTX 4090 Pro (szybciej o 35%). RTX 5090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym procesorem graficznym do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej 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 Pro z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją, zapewniając przejrzyste i odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe) ramy testujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty RTX 5090 i RTX 4090 Pro radzą sobie z obsługą od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Natomiast benchmarki dla Ollama mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują 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 5090 i RTX 4090 Pro radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (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 wzrokowe przy rozmiarze partii danych 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 rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w procesie cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX 5090 i RTX 4090 Pro radzą sobie z pracami AI 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) 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 5090 i RTX 4090 Pro porównują się 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.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 5090 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pro Pokaż wszystkie benchmarki