Porównanie wydajności pomiędzy RTX A4000 a RTX Pro 6000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa w 1 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 5%), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 18 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone ze czynnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API przeznaczonych do pracy produkcyjnej oraz systemów AI wieloagencyjnych przetwarzających wiele jednoczesnych zapytanią, karty RTX A4000 są o 96% wolniejsze od RTX Pro 6000 Blackwell ( mediana wyników jednego benchmarku ). Przy modelach Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga prędkość generowania wynoszącą 163 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga aż 4344 tokenów/s (co oznacza różnicę rzędu 96%). W żadnym z przeprowadzonych testów wysokoprzepustowościowych (1/1) nie zwyciężył RTX A4000, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell lepiej nadaje się do zastosowań produkcyjnych w zakresie API.
Dla osobistych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju z pojedynczym żądaniem naraz, karty RTX A4000 są o 65% wolniejsze niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana na podstawie 4 testów). Przy modelu llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 227 tokenów/s (o 67% szybciej). W żadnym z 4 testów dla pojedynczego użytkownika nie wygrywa RTX A4000, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest o 77% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, RTX A4000 generuje obraz w 107 s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 8,3 s/obraz (92% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej równoległości (16–64 żądań jednocześnie), karty RTX A4000 osiągają o 86% niższy przepustowość niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z dwóch benchmarków). Testując model llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazy/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell radzi sobie z 442 obrazami/min (91% wolniej). W żadnym z dwóch testów wizyjnych nie wygrywa RTX A4000, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń AI w zakresie wizji o dużej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX A4000 i RTX Pro 6000 Blackwell w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX A4000 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 z wykorzystaniem Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań, przeznaczone 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 zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX A4000 i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
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 retriverem labrador, testując rozumienie scen oraz logiczne dedukcje wizualne 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 dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX A4000 i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie 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) 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 A4000 i RTX Pro 6000 Blackwell 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 A4000 Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 6000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki