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 produkcji oraz wieloagentowych systemów AI obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX Pro 6000 Blackwell jest o 1727% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 3 testów). Dla modelu nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 osiąga on 4124 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell zapewnia jedynie 226 tokenów/s (1727% szybciej). W przypadku testów wysokoprzetargowych, RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa wszystkie 3 spośród 3 przeprowadzonych badań, czyniąc go lepszym wyborem dla produktowych botów czatu i przetwarzania w partiach.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 6000 Blackwell jest 112% szybszy od RTX Pro 4000 Blackwell (wartość mediana z 8 benchmarków). Podczas uruchamiania modelu Qwen3:32B, karta ta generuje 64 tokeny/s, w porównaniu do 9,6 tokeny/s w wersji RTX Pro 4000 Blackwell (569% szybciej). Wygrywając wszystkie 8 spośród 8 testów jednostkowych użytkownika, staje się ona idealna do zastosowań takich jak osobiste asysty programistyczne czy tworzenie prototypów.
W przypadku obciążeń z użyciem Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 6000 Blackwell jest o 477% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana na podstawie 12 benchmarków). Testując model sd3.5-large, RTX Pro 6000 Blackwell generuje 7,2 obrazu/min w porównaniu do 0,79 obrazu/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (o 814% szybciej). RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa we wszystkich 12 testach generowania obrazów, czyniąc go preferowanym GPU do sztucznej inteligencji artystycznej oraz generacji obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o dużej konkurencyjności (16–64 równoczesne zapytania), RTX Pro 6000 Blackwell oferuje przepustowość wyższą o 403% w porównaniu z RTX Pro 4000 Blackwell ( mediana wyników z 2 testów ). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 6000 Blackwell przetwarza 442 obrazy/min wobec 66 obrazów/min u RTX Pro 4000 Blackwell (o 572% szybsze). RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa 2 spośród 2 testów wizyjnych, czyniąc go preferowanym GPU do skali przemysłowej przetwarzania dokumentów 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