RTX Pro 5000 Blackwell vs RTX 4090 – bezpośrednie porównanie wydajności na podstawie 27 zestandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa w 22 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 81%), podczas gdy RTX 4090 odnosi zwycięstwo w 5 testach. Wszystkie wyniki są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawowych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API w środowisku produkcyjnym oraz systemów AI wieloagencyjnych obsługujących wiele jednoczesnych zapytań, RTX Pro 5000 Blackwell jest 247% szybszy od RTX 4090 ( mediana wyników z 3 testów ). Dla modelu nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 osiąga on 2241 tokenów na sekundę, podczas gdy RTX 4090 generuje tylko 645 tokenów na sekundę (+247% prędkości). W trzech przeprowadzonych testach wysokoprzepustowościowych karta wygrała wszystkie, co czyni ją lepszym wyborem dla produktowych botów czatowych oraz obróbki masowej danych.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 5000 Blackwell jest 15% szybszy od RTX 4090 ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas przetwarzania modelu deepseek-r1:32b, karta osiąga prędkość generacji wynoszącą 54 tokenów/s wobec 45 tokenów/s w RTX 4090 (o 21% więcej). W testach dla pojedynczego użytkownika RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa w 7 z 8 przypadków, co sprawia, że jest optymalny dla indywidualnych asystentów programistycznych oraz tworzenia prototypów.
W przypadku obciążenia Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 5000 Blackwell jest 154% szybsza od RTX 4090 ( mediana z 12 benchmarków ). Podczas testów z modelem sd3.5-medium osiąga czas wykonania wynoszący 5,5 s/obraz wobec 28 s/obraz dla RTX 4090 (401% szybciej). Wygrywa w 8 z 12 testów generowania obrazów, co czyni ją najlepszym wyborem jako GPU do tworzenia AI-artu oraz generacji obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o dużej konkurencyjności (16–64 równoległych żądań), RTX Pro 5000 Blackwell osiąga o 17% wyższe natężenie przetwarzania niż RTX 4090 (wartość mediana z dwóch benchmarków). Testując llava-1.5-7b, procesor graficzny RTX Pro 5000 Blackwell obsługuje 283 obrazy na minutę w porównaniu do 217 obrazów na minutę dla RTX 4090 (o 31% szybszy). Wygrywając 2 z 2 testów wizyjnych, staje się on preferowanym GPU do skali przemysłowej przetwarzania dokumentów i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typów RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 4090, znajdujących się w naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste informacje na temat wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
Testujemy oba ramy robocze: vLLM (Wysokoprzetwornikowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak radzą sobie karty RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 4090 przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej sztucznej inteligencji oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, oraz 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 5000 Blackwell i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (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 labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne interpretowanie obrazu 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 z historycznych 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 5000 Blackwell i RTX 4090 z pracami AI 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 RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 4090 pod względem ogólnej wydajności 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.
Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell Order a GPU Server with RTX 4090 View All Benchmarks