Comparación directa de rendimiento entre el RTX Pro 4000 Blackwell y el A100, basada en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el RTX Pro 4000 Blackwell gana en 4 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 15%), mientras que el A100 supera las otras 22 pruebas. Todos los datos de referencia se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, ofreciendo información de desempeño en condiciones reales.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el RTX Pro 4000 Blackwell es un 61% más lento que el A100 (mediana de 2 benchmarks). Para los modelos Qwen/Qwen3-4B, el RTX Pro 4000 Blackwell alcanza 1468 tokens/s mientras que el A100 logra 3225 tokens/s (54% más rápido). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 2 pruebas de alto rendimiento (high-throughput), lo que hace al A100 mejor adecuado 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 Pro 4000 Blackwell es un 29 % más lento que el A100 (mediana en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar qwen3:32b, el RTX Pro 4000 Blackwell genera 9.6 tokens/s mientras que el A100 alcanza los 40 tokens/s (un 76 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell gana solo 1 de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que hace del A100 la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el RTX Pro 4000 Blackwell es un 33 % más lento que el A100 (media en 12 pruebas de referencia). Al probarse con sd3.5-medium, el RTX Pro 4000 Blackwell completa 1.9 imágenes por minuto mientras que el A100 alcanza las 8.9 imágenes por minuto (un 78 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell gana solo 2 de los 12 tests de 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 Pro 4000 Blackwell ofrece un rendimiento 61 % menor en throughput que el A100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell procesa 66 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 77 % más lento). La RTX Pro 4000 Blackwell 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 tarjetas gráficas de tipo RTX Pro 4000 Blackwell 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.
Evaluamos los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas gráficas RTX Pro 4000 Blackwell y A100 con solicitudes concurrentes de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores de APIs. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad en solicitudes individuales 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 (single prompt) para entender cómo los RTX Pro 4000 Blackwell y A100 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. El modelo LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de 7 mil millones de parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo florido junto a un golden retriever, probando la comprensión escénica y el razonamiento visual con un tamaño de lote de 32 para informar sobre imágenes por minuto. El modelo TrOCR-base (modelo OCR base de 334 millones de parámetros) procesa 2,750 páginas de Hamlet, obra de Shakespeare, escaneadas desde libros históricos con tipografía antigua, midiendo páginas por minuto para digitalización documental. Observe cómo los RTX Pro 4000 Blackwell y A100 manejan cargas laborales escalables de IA visual —clave 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 (FLOPS de IA Trooper) mostrada en la primera fila combina todos los resultados de referencia de IA en un solo número. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX Pro 4000 Blackwell 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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