Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a RTX Pro 6000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 1 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 4%), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 26 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI wieloagentowych działających z wieloma współbieżnymi żądaniami, RTX Pro 4000 Blackwell jest 90% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 258 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 2481 tokenów/s (90% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepiej dopasowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX Pro 1000 Blackwell jest wolniejszy o 51% w porównaniu do RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 8 pomiarów). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 9.6 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 57 tokenów/s (wolniejszy o 83%). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 75% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 0,79 obrazów na minutę, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 7,2 obrazów na minutę (wolniejszy o 89%). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX Pro 4000 Blackwell zapewnia przepustowość o 77% niższą niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 440 obrazów/min (o 85% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych 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 Pro 6000 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – 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 6000 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. Skup się na prędkości generowania pojedynczego polecenia (prompta), aby zrozumieć, jak karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizyjne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (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 retriverem labrador, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii danych 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 danych wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji 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 TAIFlopach (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 6000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności obliczeń AI. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
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 6000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki