Comparación directa de rendimiento entre el RTX Pro 4000 Blackwell y el RTX Pro 4500 Blackwell en 28 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX Pro 4000 Blackwell gana solo 2 de los 28 benchmarks (tasa de victoria del 7%), mientras que el RTX Pro 4500 Blackwell triunfa en 26 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, proporcionando datos reales sobre su desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el RTX Pro 4000 Blackwell es un 46 % más lento que el RTX Pro 4500 Blackwell (mediana en 4 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-8B, el RTX Pro 4000 Blackwell alcanza los 741 tokens/s mientras que el RTX Pro 4500 Blackwell logra los 1437 tokens/s (un 48 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 4 pruebas de alto rendimiento, lo que hace al RTX Pro 4500 Blackwell 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 23 % más lento que el RTX Pro 4500 Blackwell (mediana en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar qwen3:32b, el RTX Pro 4000 Blackwell genera 9.6 tokens/s mientras que el RTX Pro 4500 Blackwell alcanza los 35 tokens/s (un 73 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX Pro 4500 Blackwell en la mejor opción para desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el RTX Pro 4000 Blackwell es un 29 % más lento que el RTX Pro 4500 Blackwell (mediana en 12 pruebas de referencia). Al probarse con sd3.5-large, el RTX Pro 4000 Blackwell completa 0.79 imágenes por minuto, mientras que el RTX Pro 4500 Blackwell logra las 2.9 imágenes por minuto (un 72 % más rápido). El RTX Pro 4000 Blackwell gana solo 2 de los 12 tests de generación de imágenes, lo que convierte al RTX Pro 4500 Blackwell en la mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la tarjeta RTX Pro 4000 Blackwell ofrece un rendimiento un 47 % menor en throughput que el modelo RTX Pro 4500 Blackwell (mediana de 2 pruebas). Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell procesa 66 imágenes/min mientras que la RTX Pro 4500 Blackwell alcanza las 179 imágenes/min (un 63 % más lenta). La RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que la RTX Pro 4500 Blackwell resulta ser mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto throughput.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores equipados con GPUs de tipo RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 4500 Blackwell 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 le brinda datos transparentes sobre el rendimiento del mundo real.
Pruebas con ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Los benchmarks de vLLM muestran cómo los RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 4500 Blackwell manejan solicitudes simultáneas de 16-64 conexiones — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor 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.
Las pruebas 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 Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 4500 Blackwell manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos con alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas), utilizando datos reales del mundo real. LLaVA 1.5 7B (modelo Vision-Language de 7B parámetros) 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 de Hamlet de Shakespeare escaneadas desde libros históricos con tipografía antigua, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 4500 Blackwell manejan cargas laborales visuales de IA a escala productiva, 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 los modelos RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 4500 Blackwell 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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