Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a RTX 4090 Pro, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 2 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 7%), podczas gdy RTX 4090 Pro wygrywa w 25 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów najmu, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 82% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 3 benchmarków). Dla nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 226 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 1221 tokenów/s (o 82% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 3 testów wysokiej przepustowości, co czyni RTX 4090 Pro lepiej dopasowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 34% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 8 testów). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 9.6 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 42 tokeny/s (o 77% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 62% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 1,9 obrazu/min, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 9,7 obrazu/min (o 80% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX Pro 4000 Blackwell zapewnia o 62% niższą przepustowość niż RTX 4090 Pro (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 266 obrazów/min (o 75% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty GPU typu RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4090 Pro z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI — zapewniając przejrzyste, odzwierciedlające realne warunki dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba ramy vLLM (Wysokiej Przetwarzalności) oraz Ollama (Jednouserowe). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4090 Pro radzą sobie z obsługą od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla 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. 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 4090 Pro radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (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 labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy wielkości partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazki na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii 16, mierząc wydajność jako strony na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4090 Pro 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) 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 porównują się karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 4090 Pro pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 4090 Pro Pokaż wszystkie benchmarki