Comparación directa de rendimiento entre el RTX 4070 Ti Super y el A100, basada en 18 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 4070 Ti Super no obtiene victorias en ninguna de las 18 métricas, mientras que el A100 gana todas las 18 pruebas. Todos los resultados del benchmark se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales de desempeño.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 4070 Ti Super is 93% slower than the A100 (median across 1 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4070 Ti Super reaches 242 tokens/s while A100 achieves 3225 tokens/s (93% slower). The RTX 4070 Ti Super wins none out of 1 high-throughput tests, making the A100 better suited for production API workloads.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el RTX 4070 Ti Super es un 22% más lento que el A100 (media en 3 benchmarks). Al ejecutar qwen3:8b, el RTX 4070 Ti Super genera 100 tokens/s mientras que el A100 alcanza 128 tokens/s (22% más lento). El RTX 4070 Ti Super no gana ninguna de las 3 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al A100 en la mejor opción para desarrollo local de IA.
Para las cargas de trabajo de Stable Diffusion, SDXL y Flux, el RTX 4070 Ti Super es un 45% más lento que el A100 (mediana en 10 pruebas de referencia). Al probar con sd3.5-medium, el RTX 4070 Ti Super completa una imagen cada 64 segundos mientras que el A100 logra 6.7 segundos por imagen (89% más rápido). El RTX 4070 Ti Super no gana ninguna de las 10 pruebas en generación de imágenes, lo que convierte al A100 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 4070 Ti Super ofrece un rendimiento throughput 63 % menor que el A100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super procesa 45 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 84 % más lento). La RTX 4070 Ti Super no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, lo que convierte al A100 en la mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto rendimiento.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX 4070 Ti Super y A100 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.
Probamos los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Usuarios Individuales). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan la RTX 4070 Ti Super y la A100 con solicitudes simultáneas de 16-64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores de APIs. Las pruebas con Ollama miden la velocidad por solicitud individual para asistentes personales de IA y desarrollo local. Los modelos probados incluyen Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre otros.
Los benchmarks de generación de imágenes cubren 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 prompt único para entender cómo manejan las cargas de trabajo de imagen los modelos RTX 4070 Ti Super y A100.
Las pruebas de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos con alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas), utilizando datos reales de prueba. LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de 7B parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo florido 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, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los RTX 4070 Ti Super y A100 manejan cargas laborales visuales de IA a escala industrial, 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. Utilizando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX 4070 Ti Super y el A100 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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