Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a RTX 3090, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 10 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 38%), podczas gdy RTX 3090 odnosi zwycięstwo w 16 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczonych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów wieloagentowych AI, uruchamiających wiele równoczesnych żądań, RTX Pro 4000 Blackwell jest 60% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 258 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s (wolniejszy o 56%). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni RTX 3090 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 24% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 8 testów). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 9.6 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 36 tokenów/s (o 73% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 13% szybszy niż RTX 3090 (mediana z 12 punktów odniesienia). Testując sd3.5-medium, RTX Pro 4000 Blackwell wykonuje zadanie w 31 s/obraz w porównaniu do 38 s/obraz w przypadku RTX 3090 (23% szybciej). RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell zapewnia o 26% niższą przepustowość niż RTX 3090 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min, podczas gdy RTX 3090 osiąga 147 obrazów/min (o 55% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że oba procesory graficzne równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze testy automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 3090 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, rzeczywiste dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornikowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują, jak RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 3090 radzą sobie z obsługą 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Badania 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 Pro 4000 Blackwell i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizualne oceniają 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 fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny 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 z książek historycznych z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 3090 z pracami AI w skali przemysłowej – 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 Pro 4000 Blackwell i RTX 3090 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 Pro 4000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Pokaż wszystkie benchmarki