Comparación directa de rendimiento entre el RTX Pro 4000 Blackwell y el RTX Pro 5000 Blackwell en 28 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX Pro 4000 Blackwell no obtiene victorias en ninguna de las 28 pruebas, mientras que el RTX Pro 5000 Blackwell gana todas ellas. Todos los resultados de las pruebas 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 concurrentes, el RTX Pro 4000 Blackwell es un 67 % más lento que el RTX Pro 5000 Blackwell (mediana en 4 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-4B, el RTX Pro 4000 Blackwell alcanza los 1468 tokens/s mientras que el RTX Pro 5000 Blackwell logra 4442 tokens/s (un 67 % más rápido). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 4 pruebas de alto rendimiento, lo que hace al RTX Pro 5000 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 45 % más lento que el RTX Pro 5000 Blackwell (media en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar qwen3:32b, el RTX Pro 4000 Blackwell genera 9.6 tokens/s mientras que el RTX Pro 5000 Blackwell alcanza los 50 tokens/s (un 81 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX Pro 5000 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 66 % más lento que el RTX Pro 5000 Blackwell (mediana en 12 pruebas de referencia). Al probarse con sd3.5-medium, el RTX Pro 4000 Blackwell completa solo 1.9 imágenes por minuto, mientras que el RTX Pro 5000 Blackwell logra las 11 imágenes por minuto (un 82 % más rápido). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte al RTX Pro 5000 Blackwell en la mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), el RTX Pro 4000 Blackwell ofrece un rendimiento 63 % menor en throughput que el RTX Pro 5000 Blackwell (mediana de 2 pruebas). Al probarse con llava-1.5-7b, el RTX Pro 4000 Blackwell procesa 66 imágenes/min mientras que el RTX Pro 5000 Blackwell alcanza las 283 imágenes/min (un 77 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, lo que convierte al RTX Pro 5000 Blackwell en la mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto throughput.
Ordenar un servidor GPU con RTX Pro 4000 Blackwell Todos los benchmarks de servidores GPU
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 5000 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 te brinda datos transparentes sobre el rendimiento del mundo real.
Pruebas con los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Los benchmarks de vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 5000 Blackwell con solicitudes concurrentes de 16 a 64 — 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 rendimiento en 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 5000 Blackwell manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks de visión evalúan procesamiento multimodal y documental con alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas), utilizando datos reales de prueba. LLaVA 1.5 7B (modelo Vision-Language 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 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 digitalización documental. Observe cómo los RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 5000 Blackwell 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.
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 los RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 5000 Blackwell en general para cargas de trabajo de IA. Aprendé más 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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