Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a RTX 4070 Ti Super, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 13 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 68%), podczas gdy RTX 4070 Ti Super odnosi sukces w 6 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, zarówno RTX Pro 4000 Blackwell, jak i RTX 4070 Ti Super osiągają niemal identyczne wyniki w 2 testach vLLM. Dla nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 226 tokenów/s, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 229 tokenów/s (o 1% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 1 z 2 testów wysokiej przepustowości, co pokazuje, że oba są równie odpowiednie do wdrożeń produkcyjnych.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, zarówno RTX Pro 4000 Blackwell, jak i RTX 4070 Ti Super zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 3 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 71 tokenów/s, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 73 tokeny/s (3% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 3 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4070 Ti Super lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 54% szybszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 10 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, RTX Pro 4000 Blackwell wykonuje zadanie w 31 s/obraz, podczas gdy RTX 4070 Ti Super w 64 s/obraz (106% szybciej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 8 z 10 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 19% wyższą przepustowość niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min w porównaniu do 45 obrazów/min dla RTX 4070 Ti Super (szybciej o 45%). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że oba procesory graficzne radzą sobie równie dobrze z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty GPU typu RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4070 Ti Super w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4070 Ti Super przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania z wykorzystaniem Ollama mierzą prędkość pojedynczych zapytań w przypadku asystentów AI osobistych 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, projektowania prototypów oraz zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (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 labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii 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 wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w procesie cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4070 Ti Super 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 RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4070 Ti Super 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 Pro 4000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą RTX 4070 Ti Super Pokaż wszystkie benchmarki