Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et RTX 3090 sur 18 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4070 Ti Super remporte 2 des 18 références (taux de victoire de 11 %), tandis que la RTX 3090 remporte 16 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4070 Ti Super est 59 % plus lente que la RTX 3090 (médiane sur 1 référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4070 Ti Super atteint 242 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 583 tokens/s (59 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 1 tests de débit élevé, ce qui fait de la RTX 3090 un choix plus adapté aux charges de travail des serveurs API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4070 Ti Super est 19 % plus lente que la RTX 3090 (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super génère 100 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 122 tokens/s (19 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 3 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 3090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4070 Ti Super est 41 % plus lente que la RTX 3090 (médiane sur 10 références). En testant sdxl-turbo, la RTX 4070 Ti Super complète en 0,72 s/image tandis que la RTX 3090 atteint 0,41 s/image (43 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super remporte 2 des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 3090 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4070 Ti Super offre un débit inférieur de 30 % à celui de la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super traite 45 images/min tandis que la RTX 3090 atteint 147 images/min (69 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super remporte 1 victoire sur 2 tests de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX 3090 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4070 Ti Super et RTX 3090 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – parfait pour les chatbots de production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 4070 Ti Super et RTX 3090 gèrent vos charges de travail d'images.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute pour la numérisation de documents. Découvrez comment les RTX 4070 Ti Super et RTX 3090 gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle - essentielles pour la modération de contenu, le traitement de documents et l'analyse automatisée d'images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul chiffre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 4070 Ti Super et la RTX 3090 se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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