Porównanie wydajności pomiędzy RTX Pro 6000 Blackwell a RTX 4090, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 21 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 78%), podczas gdy RTX 4090 odnosi sukces w 6 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API w produkcji oraz systemów AI wieloagentowych realizujących wiele jednoczesnych zapytań, RTX Pro 6000 Blackwell jest 539% szybszy od RTX 4090 ( mediana na podstawie 3 testów). Dla modelu nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct w formacie FP8 osiąga on przepustowość wynoszącą 4124 tokenów/s wobec 645 tokenów/s dla RTX 4090 (wzrost o 539%). Karta ta wygrywa we wszystkich 3 z 3 przeprowadzonych testach wysokiej przepustowości (high-throughput), co czyni ją lepszym wyborem dla produktowych botów czatowych oraz obróbki zbiorczej danych.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 6000 Blackwell jest 37% szybszy od RTX 4090 ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas uruchamiania modelu deepseek-r1:32b, karta osiąga wydajność 67 tokenów/sekundę wobec 45 tokenów/sekundę dla RTX 4090 (o 49% szybciej). W teście jednostkowym RTX Pro 6000 Blackwell zwyciężył w 7 z 8 przypadków, co czyni ją optymalnym wyborem dla indywidualnych asystentów programistycznych oraz tworzenia prototypów.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 6000 Blackwell jest 313% szybszy niż RTX 4090 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX Pro 6000 Blackwell generuje obraz w 3,5 s w porównaniu do 28 s w przypadku RTX 4090 (szybciej o 693%). RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa 8 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o dużej konkurencyjności (16–64 równoczesne zapytania), RTX Pro 6000 Blackwell oferuje o 90% wyższy przepływ danych niż RTX 4090 (wartość mediana z dwóch benchmarków). Podczas testowania modelu llava-1.5-7b przetwarza on 442 obrazy na minutę wobec 217 obrazów na minutę dla RTX 4090 (o 104% szybciej). Wygrywając 2 spośród 2 testów wizyjnych, staje się on preferowanym GPU do skali przemysłowej przetwarzania dokumentów oraz sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 6000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX Pro 6000 Blackwell i RTX 4090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI, zapewniając przejrzyste, realne dane o wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornikowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 6000 Blackwell i RTX 4090 przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Badania 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 6000 Blackwell i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem 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 golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 6000 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) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik pokazuje od razu, jak RTX Pro 6000 Blackwell i RTX 4090 porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 6000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pokaż wszystkie benchmarki