RTX Pro 5000 Blackwell vs RTX Pro 4000 Blackwell – porównanie wydajności bezpośrednio na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazują, że RTX Pro 5000 Blackwell wygrał wszystkie 27 spośród 27 benchmarków, podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell nie odniósł żadnego zwycięstwa. Wszystkie wyniki są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów wirtualnych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W środowiskach produkcyjnych serwerów API oraz wieloagencyjnych systemów AI obsługujących liczne jednoczesne zapytania, RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się 893% szybszy od RTX Pro 4000 Blackwell (wartości mediana z trzech benchmarków). Dla modelu nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 osiągana jest przepływność wynosząca 2241 token/s wobec 226 token/s w przypadku RTX Pro 4000 Blackwell (+893%). Urządzenie wygrywa we wszystkich trzech z trzech przeprowadzonych testów wysokoprzepustowych, co czyni go optymalnym rozwiązaniem dla produktowych botów rozmowy oraz procesowania zbiorczego danych.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 5000 Blackwell działa o 81% szybciej w porównaniu z RTX Pro 4000 Blackwell (wartości medianowe z 8 testów referencyjnych). Podczas uruchamiania modelu qwen3:32b, karty generują odpowiednio 50 tokenów/s wobec 9,6 tokenów/s w wersji starszej (417% większa wydajność). Urządzenie wygrywa we wszystkich 8 z 8 testach jednoosobowych, co sprawia, że jest optymalne dla indywidualnych asystentów programistycznych oraz tworzenia prototypów.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, karty RTX Pro 5000 Blackwell są 267% szybsze od RTX Pro 4000 Blackwell ( mediana wyników z 12 benchmarków ). Podczas testów z modelem sd3.5-medium, RTX Pro 5000 Blackwell generuje 11 obrazów na minutę w porównaniu do 1,9 obrazu na minutę dla RTX Pro 4000 Blackwell (464% szybciej). Wszystkie 12 testów generacji obrazów wygrała karta RTX Pro 5000 Blackwell, co czyni ją najlepszym wyborem GPU do tworzenia sztuki AI oraz generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o dużej konkurencyjności (16–64 równoległych żądań), RTX Pro 5000 Blackwell osiąga o 213% wyższy przepływ danych niż RTX Pro 4000 Blackwell (wartość mediana z dwóch benchmarków). Podczas testowania llava-1.5-7b procesor graficzny ten przetwarzał 283 obrazy/minutę wobec 66 obrazów/minutę u konkurentnego modelu (czyli o 330% szybciej). RTX Pro 5000 Blackwell wygrał 2 spośród 2 testów wizyjnych, co czyni go najlepszym wyborem do skali przemysłowej przetwarzania dokumentów oraz zastosowań AI wielomodalnej.
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 Pro 4000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste, realne informacje o wydajności.
Testujemy oba ramy pracujące z vLLM (High-Throughput) oraz Ollama (Single-User). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX Pro 5000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell 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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 5000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrze 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe 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 5000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell z pracami wizualnej 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 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 TAIFlopsów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się modele RTX Pro 5000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell pod względem ogólnych obciążeń 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 Pro 4000 Blackwell View All Benchmarks