Comparación directa de rendimiento entre el RTX 3090 y el RTX 4080 Super Pro en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 3090 gana en 14 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 54%), mientras que el RTX 4080 Super Pro triunfa en 12 pruebas. Todos los resultados de las pruebas se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales sobre su desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, tanto la RTX 3090 como la RTX 4080 Super Pro muestran un rendimiento casi idéntico en los 2 benchmarks de vLLM. En el caso de Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 alcanza 583 tokens/s frente a los 549 tokens/s de la RTX 4080 Super Pro (un 6% más rápida). La RTX 3090 gana las 2 pruebas de alto rendimiento sobre 2, convirtiéndola en la opción más sólida para chatbots en producción y procesamiento por lotes.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, tanto el RTX 3090 como el RTX 4080 Super Pro ofrecen tiempos de respuesta casi idénticos en 8 pruebas de referencia de Ollama. Al ejecutar qwen3-coder:30b, el RTX 3090 genera 133 tokens/s mientras que el RTX 4080 Super Pro alcanza los 158 tokens/s (un 16 % más lento). El RTX 3090 gana 7 de las 8 pruebas para un solo usuario, lo que lo hace ideal para asistentes de codificación personales y prototipado.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 3090 es un 27 % más lenta que la RTX 4080 Super Pro (media en 12 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-large, la RTX 3090 completa una imagen cada 88 segundos por imagen, mientras que la RTX 4080 Super Pro logra los 24 segundos por imagen (un 73 % más rápida). La RTX 3090 gana solo 4 de las 12 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte a la RTX 4080 Super Pro en la mejor opción para tareas relacionadas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 3090 ofrece un rendimiento un 20 % menor en throughput que la RTX 4080 Super Pro (mediana en 2 pruebas de referencia). Al probarse con trocr-base, la RTX 3090 procesa 751 páginas/min mientras que la RTX 4080 Super Pro alcanza las 991 páginas/min (un 24 % más lenta). La RTX 3090 no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, lo que convierte a la RTX 4080 Super Pro en mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto rendimiento.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores equipados con GPUs de tipo RTX 3090 y RTX 4080 Super Pro en nuestra flota. A diferencia de las pruebas sintéticas de laboratorio, estos resultados provienen de servidores reales en producción que manejan cargas de trabajo reales de IA, lo que te brinda datos transparentes sobre el rendimiento del mundo real.
Pruebas con los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Los benchmarks de vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas gráficas RTX 3090 y RTX 4080 Super Pro con solicitudes simultáneas de 16-64 — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores API. Las pruebas de Ollama miden la velocidad por solicitud individual para asistentes personales de IA y desarrollo local. Se probaron modelos como Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre otros.
Los benchmarks de generación de imágenes abarcan las arquitecturas Flux, SDXL y SD3.5. Esto es crítico para la generación de arte con IA, el prototipado de diseño y aplicaciones creativas. Enfócate en la velocidad de generación por solicitud única para entender cómo manejan las cargas de trabajo de imagen las tarjetas RTX 3090 y RTX 4080 Super Pro.
Las pruebas de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos con una carga concurrente alta (alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas)) utilizando datos reales del mundo real. LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de parámetros 7B) analiza una fotografía de una mujer mayor en un campo de flores junto a un golden retriever, probando comprensión escénica e inferencia visual a tamaño de lote 32 para informar sobre imágenes por minuto. TrOCR-base (modelo OCR base de 334M parámetros) procesa 2,750 páginas del Hamlet de Shakespeare escaneadas desde libros históricos con tipografía antigua en lotes de tamaño 16, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los RTX 3090 y RTX 4080 Super Pro manejan cargas laborales visuales escalables en producción, críticas para moderación de contenido, procesamiento documental y análisis automatizado de imágenes.
También incluimos el poder de cómputo del CPU (que afecta la tokenización y preprocesamiento) y las velocidades de almacenamiento NVMe (críticas para cargar modelos grandes y conjuntos de datos) – la visión completa para sus cargas de trabajo de IA.
La puntuación de TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrada en la primera fila combina todos los resultados de las pruebas de inteligencia artificial en un solo número. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX 3090 y el RTX 4080 Super Pro en general para cargas de trabajo de IA. Más información sobre TAIFlops →
Nota: Los resultados pueden variar según la carga del sistema y su configuración. Estos benchmarks representan valores medios de múltiples ejecuciones de prueba.
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