RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 5090 – bezpośrednie porównanie wydajności w oparciu o 27 zestandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa w 8 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 30%), podczas gdy RTX 5090 odnosi sukces w 19 testach. Wszystkie wyniki są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych dotyczących rzeczywistej wydajności.
W środowiskach produkcyjnych serwerów API oraz systemów AI z wieloma agentami obsługującymi jednoczesne zapytania, RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się 201% szybszy od RTX 5090 ( mediana wyników z 3 benchmarków ). Dla modelu Qwen/Qwen3-8B osiąga on wydajność na poziomie 2010 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 generuje jedynie 668 tokenów/s (również 201% wolniej). W testach wysokiego natężenia obciążenia wygrywa we wszystkich 3 z 3 przypadkach, co czyni go lepszym wyborem dla produktowych botów rozmowy oraz przetwarzania zbiorczego.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się 23% wolniejszy od RTX 5090 ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas testowania modelu deepseek-r1:32b, RTX Pro 5000 Blackwell osiąga przepustowość wynoszącą 54 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 generuje 71 tokenów/s (o 24% szybciej). W żadnym z ośmiu testów dla pojedynczego użytkownika nie zwyciężył RTX Pro 5000 Blackwell, co sprawia, że RTX 5090 pozostaje lepszym wyborem dla lokalnego rozwoju aplikacji AI.
W zadaniach związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, RTX Pro 5000 Blackwell jest średnio o 19% wolniejszy od RTX 5090 (na podstawie mediany z 12 benchmarków). Przy teście sd1.5, RTX Pro 5000 Blackwell osiąga czas 0,92 s/obraz, podczas gdy RTX 5090 uzyskuje wynik 0,73 s/obraz (o 21% szybszy). W testach generowania obrazów RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa jedynie w 2 z 12 przypadkach – tym samym RTX 5090 okazuje się lepszym wyborem dla obciążeń typu Stable Diffusion.
W przypadku obciążenia wizyjnego o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karty RTX Pro 5000 Blackwell oferują o 20% niższy przepływ danych niż RTX 5090 (wartości średnie z dwóch testów). Podczas testowania modelu trocr-base procesuje ona 1505 stron na minutę, podczas gdy RTX 5090 osiąga wynik 1976 stron na minutę (o 24% wolniej). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wizyjnych nie odnosi zwycięstwa, co sprawia, że RTX 5090 jest lepszym wyborem dla aplikacji AI wymagających wysokoprzepustowego przetwarzania obrazu.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze benchmarki są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 5090, znajdujące się w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
Testujemy oba frameworki: vLLM (High-Throughput) oraz Ollama (Single-User). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 5090 radzą sobie z obsługą 16–64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej sztucznej inteligencji oraz serwerów API. Testy 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 5000 Blackwell i RTX 5090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
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 zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny i logiczne interpretowanie obrazu przy wielkości partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z książek historycznych 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 oraz RTX 5090 z pracami AI 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 TAIFlopsów (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 5090 pod względem ogólnej wydajności w obliczeniach związanych z 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.
Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell Order a GPU Server with RTX 5090 View All Benchmarks