Comparación directa de rendimiento entre el RTX Pro 4000 Blackwell y el RTX Pro 6000 Blackwell, basada en 28 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el RTX Pro 4000 Blackwell gana solo 1 de los 28 benchmarks (tasa de victoria del 4%), mientras que el RTX Pro 6000 Blackwell domina en las otras 27 pruebas. Todos los datos de referencia se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, ofreciendo información sobre 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 83 % más lento que el RTX Pro 6000 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 6000 Blackwell logra 8519 tokens/s (un 83 % más rápido). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 4 pruebas de alto rendimiento, lo que hace del RTX Pro 6000 Blackwell la opción mejor adecuada 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 53 % más lento que el RTX Pro 6000 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 6000 Blackwell alcanza los 64 tokens/s (un 85 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 8 pruebas para usuarios individuales, por lo que el RTX Pro 6000 Blackwell resulta ser mejor opción para desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el RTX Pro 4000 Blackwell es un 75 % más lento que el RTX Pro 6000 Blackwell (media en 12 pruebas de referencia). Al probarse con sd3.5-large, el RTX Pro 4000 Blackwell completa 0.79 imágenes/min mientras que el RTX Pro 6000 Blackwell alcanza las 7.2 imágenes/min (un 89 % más lento). El RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, por lo que el RTX Pro 6000 Blackwell resulta ser la mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX Pro 4000 Blackwell ofrece un rendimiento 78 % menor en throughput que la RTX Pro 6000 Blackwell (mediana según 2 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell procesa 66 imágenes/min mientras que la RTX Pro 6000 Blackwell alcanza las 442 imágenes/min (un 85 % más lenta). La RTX Pro 4000 Blackwell no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, lo que convierte a la RTX Pro 6000 Blackwell en la mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto throughput.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 6000 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.
Evaluamos los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo funcionan las tarjetas gráficas RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 6000 Blackwell con solicitudes simultáneas de 16-64, ideales para chatbots en producción, sistemas de IA multiagente y servidores API. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad en solicitudes individuales para asistentes personales de IA y desarrollo local. Se probaron modelos como 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 Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 6000 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 de lenguaje-visión de parámetros 7B) 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 periódica a tamaño de lote 16, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 6000 Blackwell manejan cargas laborales visuales escalables en producción —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), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan los modelos RTX Pro 4000 Blackwell y RTX Pro 6000 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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