Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX Pro 4500 Blackwell a RTX Pro 4000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 4500 Blackwell wygrywa w 25 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 93%), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa tylko w dwóch testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów wieloagentowych AI, uruchamiających wiele równoczesnych żądań, RTX Pro 4500 Blackwell jest 161% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 3 benchmarków). Dla nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 589 tokenów/s w porównaniu do 226 tokenów/s RTX Pro 4000 Blackwell (161% szybszy). RTX Pro 4500 Blackwell wygrywa 3 z 3 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go mocniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX Pro 4500 Blackwell jest o 30% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 8 testów porównawczych). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4500 Blackwell generuje 35 tokenów/s w porównaniu do 9,6 tokenów/s w RTX Pro 4000 Blackwell (szybszy o 268%). RTX Pro 4500 Blackwell wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, dzięki czemu jest idealny do osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4500 Blackwell jest o 44% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX Pro 4500 Blackwell generuje 2,9 obrazów/min w porównaniu do 0,79 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (263% szybciej). RTX Pro 4500 Blackwell wygrywa 10 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX Pro 4500 Blackwell zapewnia o 108% wyższą przepustowość niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4500 Blackwell przetwarza 179 obrazów/min w porównaniu do 66 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (szybciej o 172%). RTX Pro 4500 Blackwell wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4500 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX Pro 4500 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 4500 Blackwell i RTX Pro 4000 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 przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 4500 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z przetwarzaniem obrazów.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje fotografię 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 4500 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowe 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 modele RTX Pro 4500 Blackwell i RTX Pro 4000 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 4500 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki