Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a RTX Pro 4500 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 2 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 7%), podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell odnosi zwycięstwo w 25 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 62% wolniejszy niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 3 testów porównawczych). Dla nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 226 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 589 tokenów/s (o 62% wolniejszy). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 3 testów o wysokiej przepustowości, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 23% wolniejszy niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 8 testów porównawczych). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 9,6 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 35 tokenów/s (o 73% wolniejszy). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 29% wolniejszy niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 12 punktów odniesienia). Testując sd3.5-large, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 0,79 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 2,9 obrazów/min (o 72% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 2 z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX Pro 000 Blackwell zapewnia przepustowość o 47% niższą niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 179 obrazów/min (o 63% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell 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 porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty GPU typu RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 4500 Blackwell w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami 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 Pro 4500 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy z użyciem Ollama mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 4500 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z przetwarzaniem obrazów.
Benchmarki wizualne testują 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 sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne 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 dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 4500 Blackwell z pracami wizualnej sztucznej inteligencji 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) 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 karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 4500 Blackwell 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 Pro 4500 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki