Comparación directa de rendimiento entre el RTX 4070 Ti Super y el RTX 5090 en 19 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 19 pruebas, mientras que el RTX 5090 gana todas ellas. Todos los resultados del benchmark se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales de desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes simultáneas, la RTX 4070 Ti Super es un 65 % más lenta que la RTX 5090 (mediana en 2 pruebas de referencia). Para el modelo nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, la RTX 4070 Ti Super alcanza los 229 tokens/s mientras que la RTX 5090 logra 522 tokens/s (un 56 % más rápida). La RTX 4070 Ti Super no gana ninguna de las 2 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX 5090 sea mejor opción para cargas de trabajo de APIs en producción.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el RTX 4070 Ti Super es un 51% más lento que el RTX 5090 (mediana en 3 pruebas de referencia). Al ejecutar qwen3:8b, el RTX 4070 Ti Super genera 100 tokens/s mientras que el RTX 5090 alcanza los 202 tokens/s (51% más rápido). El RTX 4070 Ti Super no gana ninguna de las 3 pruebas para usuarios individuales, por lo que el RTX 5090 resulta mejor opción para desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 4070 Ti Super es un 57 % más lenta que la RTX 5090 (mediana en 10 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-large, la RTX 4070 Ti Super completa 0.37 imágenes/min mientras que la RTX 5090 logra 5.2 imágenes/min (un 93 % más lenta). La RTX 4070 Ti Super no gana ninguna de las 10 pruebas de generación de imágenes, por lo que la RTX 5090 resulta ser mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 4070 Ti Super ofrece un rendimiento un 73 % menor en throughput que la RTX 5090 (mediana en 2 pruebas). Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super procesa 45 imágenes/min mientras que la RTX 5090 alcanza las 336 imágenes/min (un 86 % más lenta). La RTX 4070 Ti Super no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, lo que convierte a la RTX 5090 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 4070 Ti Super y RTX 5090 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 (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas gráficas RTX 4070 Ti Super y RTX 5090 con solicitudes simultáneas de 16-64 — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores API. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad por solicitud individual para asistentes personales de IA y desarrollo local. Entre los modelos probados destacan 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 los RTX 4070 Ti Super y RTX 5090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
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 7B parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo de flores junto a un golden retriever, probando la comprensión de escenas y razonamiento visual con un tamaño de lote de 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 digitalización documental. Observe cómo los RTX 4070 Ti Super y RTX 5090 manejan cargas laborales escalables en producción para IA visual, 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.
El puntaje de TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrado 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), este puntaje te indica al instante cómo se comparan el RTX 4070 Ti Super y el RTX 5090 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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