Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX Pro 6000 Blackwell a RTX Pro 4000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 27 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 26 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 96%), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa tylko jeden test. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, działających z wieloma jednoczesnymi zapytaniami, RTX Pro 6000 Blackwell jest 861% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 2481 tokenów/s w porównaniu do 258 tokenów/s dla RTX Pro 4000 Blackwell (861% szybszy). RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa 3 z 3 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX Pro 6000 Blackwell jest o 102% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 8 testów). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 6000 Blackwell generuje 57 tokenów/s w porównaniu do 9,6 tokenów/s RTX Pro 4000 Blackwell (494% szybciej). RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 1000 Blackwell jest 476% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 12 testów). Testując sd3.5-large, RTX Pro 6000 Blackwell generuje 7,2 obrazów/min w porównaniu do 0,79 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (813% szybszy). RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX Pro 6000 Blackwell zapewnia o 401% wyższą przepustowość w porównaniu do RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 6000 Blackwell przetwarza 440 obrazów/min w porównaniu do 66 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (szybciej o 569%). RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 6000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze benchmarki są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX Pro 6000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 6000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy z użyciem Ollama mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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. Skup się na prędkości generowania pojedynczego polecenia (prompta), aby zrozumieć, jak karty RTX Pro 6000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
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 oraz logiczne rozumowanie wizualne 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 6000 Blackwell i RTX Pro 4000 Blackwell 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 w TAIFlopach (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 modele RTX Pro 6000 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.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 6000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki