Porównanie wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a RTX 5090, 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 5090 odnosi zwycięstwo w 25 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, które obsługują wiele równoczesnych żądań, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 73% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 258 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s (o 73% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrał żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX 5090 lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 57% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 9,6 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 64 tokeny/s (o 85% wolniejszy). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 48% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 0,79 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 5,2 obrazów/min (wolniejszy o 85%). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX Pro 4000 Blackwell zapewnia o 71% niższą przepustowość w porównaniu do RTX 5090 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 336 obrazów/min (o 80% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do obciążeń wizyjnej AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 5090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI, zapewniając przejrzyste i realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornikowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 5090 przy obsłudze od 16 do 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 RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 5090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (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 golden retrieverem, 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 z historycznych 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 5090 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 porównują się RTX Pro 4000 Blackwell i RTX 5090 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 5090 Pokaż wszystkie benchmarki