NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell vs RTX A4000 – porównanie wydajności bezpośrednie na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy wykazują, że RTX Pro 5000 Blackwell wygrał w 18 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 95%), podczas gdy RTX A4000 odniósł zwycięstwo w jednym teście. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcji oraz systemów AI wieloagentowych realizujących wiele jednoczesnych zapytkań, karty RTX Pro 5000 Blackwell są 1336% szybsze od RTX A4000 ( mediana wyników jednego benchmarku ). W przypadku modeli Qwen/Qwen3-4B, osiągają one przepustowość wynoszącą 2343 tokenów/s wobec 163 tokenów/s dla RTX A4000 (czyli 1336% większą wydajność). W jednym przeprowadzonym teście wysokoprzetwórczości wygrywającym okazał się jedynie model RTX Pro 5000 Blackwell, co czyni go optymalnym rozwiązaniem dla produktowych botów rozmowy oraz procesowania dużych zbiorów danych.
Dla prywatnych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju z pojedynczym żądaniem naraz, RTX Pro 5000 Blackwell jest 154% szybszy niż RTX A4000 (mediana na podstawie 4 benchmarków). Przy uruchamianiu modelu llama3.1:8b, RTX Pro 5000 Blackwell generuje 205 tokenów/s w porównaniu do 76 tokenów/s dla RTX A4000 (169% szybciej). RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa 4 spośród 4 testów jednostkowych, czyniąc go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla zadań związanych ze Stable Diffusion, SDXL i Flux, karty RTX Pro 5000 Blackwell są o 243% szybsze niż RTX A4000 (mediana na podstawie 10 benchmarków). Testując model sd3.5-large, RTX Pro 5000 Blackwell generuje obraz w czasie 14 s/obraz wobec 107 s/obraz dla RTX A4000 (o 645% szybciej). Karta wygrywa we wszystkich 10 testach generowania obrazów, czyniąc ją preferowanym GPU do sztucznej inteligencji artystycznej oraz generacji obrazów.
W przypadku obciążenia wizyjnego o dużej konkurencyjności (16–64 równoczesne zapytania), RTX Pro 5000 Blackwell osiąga przepustowość wyższą o 396% w porównaniu z RTX A4000 (wartość mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 5000 Blackwell przetwarza 283 zdjęcia na minutę wobec 42 zdjęć na minutę u RTX A4000 (o 575% szybsze). RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa w obu testach wizyjnych, czyniąc go preferowanym GPU dla skali przemysłowej przetwarzania dokumentów oraz 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 typu RTX Pro 5000 Blackwell i RTX A4000 wchodzących w skład naszej puli. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste, realistyczne informacje o wydajności.
Testujemy oba ramy pracujące z vLLM (Wysokoprzepustowy) oraz Ollama (Jednouser). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak radzą sobie RTX Pro 5000 Blackwell i RTX A4000 przy obsłudze 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 A4000 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane rzeczywiste z życia codziennego. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie scen oraz logiczne myślenie wizualne przy wielkości partii (batch size) wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii (batch size) równej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 5000 Blackwell i RTX A4000 z pracą w skali przemysłowej w zakresie sztucznej inteligencji wizualnej – 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 RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak RTX Pro 5000 Blackwell i RTX A4000 porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą związanej 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.
Zamów serwer GPU z RTX Pro 5000 Blackwell
Zamów serwer GPU z RTX A4000
Przeglądaj wszystkie benchmarki