Comparación de rendimiento en GPUs: RTX 3090 frente al RTX 4090

Comparación directa de rendimiento entre el RTX 3090 y el RTX 4090, basada en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 3090 gana en 4 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 15%), mientras que el RTX 4090 supera las otras 22 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, proporcionando datos reales sobre su desempeño.

Inferencia de alto rendimiento en vLLM: RTX 3090 un 16 % más lento

Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el RTX 3090 es un 16 % más lento que el RTX 4090 (mediana de 2 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-8B, el RTX 3090 alcanza los 365 tokens/s mientras que el RTX 4090 logra 424 tokens/s (un 14 % más lento). El RTX 3090 no gana ninguna de las 2 pruebas de alto rendimiento, lo que hace al RTX 4090 mejor adecuado para cargas de trabajo de APIs en producción.

Inferencia de Usuario Único en Ollama: RTX 3090 un 16 % más lento

Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el RTX 3090 es un 16 % más lento que el RTX 4090 (media en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar gpt-oss:20b, el RTX 3090 genera 144 tokens/s mientras que el RTX 4090 alcanza los 183 tokens/s (un 21 % más lento). El RTX 3090 no gana ninguna de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX 4090 en la mejor opción para el desarrollo local de IA.

Generación de imágenes: RTX 3090 un 32 % más lento

Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 3090 es un 32 % más lenta que la RTX 4090 (media en 12 pruebas de referencia). Al probar flux-schnell, la RTX 3090 completa una imagen cada 19 segundos mientras que la RTX 4090 logra los 13 segundos por imagen (un 35 % más rápida). La RTX 3090 no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte a la RTX 4090 en mejor opción para tareas con Stable Diffusion.

IA de visión: rendimiento del RTX 3090 un 40 % menor

Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 3090 ofrece un rendimiento 40 % menor en throughput que la RTX 4090 (mediana de 2 pruebas). Al probar trocr-base, la RTX 3090 procesa 751 páginas/min, mientras que la RTX 4090 alcanza 1451 páginas/min (un 48 % más lenta). La RTX 3090 no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que la RTX 4090 es mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto throughput.

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Rendimiento:
Más lento Más rápido
+XX% Mejor rendimiento   -XX% Rendimiento peor
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Sobre estas pruebas de rendimiento entre la RTX 3090 y la RTX 4090

Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX 3090 y RTX 4090 en nuestra flota. A diferencia de 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 de inferencia para modelos de lenguaje grande

Probamos ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas gráficas RTX 3090 y RTX 4090 bajo solicitudes concurrentes de 16 a 64 — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores de APIs. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad por solicitud única para asistentes personales de IA y desarrollo local. Entre los modelos probados destacan Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre otros.

Pruebas de rendimiento en generación de imágenes

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 los RTX 3090 y RTX 4090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.

Pruebas de rendimiento en IA Visual

Los benchmarks 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 7 mil millones de parámetros) analiza una fotografía de una mujer mayor en un campo florido junto a un golden retriever, probando comprensión de escena e inferencia visual a tamaño de lote 32 para informar imágenes por minuto. TrOCR-base (modelo OCR base de 334 millones de parámetros) procesa 2.750 páginas escaneadas del Hamlet de Shakespeare provenientes de libros históricos con tipografía antigua, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo las tarjetas gráficas RTX 3090 y RTX 4090 manejan cargas laborales visuales escalables en producción, críticas para moderación de contenido, procesamiento documental y análisis automatizado de imágenes.

Rendimiento del sistema

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.

Puntuación en TAIFlops

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 4090 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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