Comparaison directe des performances entre le RTX 4080 Super Pro et RTX 5090 sur 27 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4080 Super Pro remporte 3 des 27 références (taux de victoire de 11 %), tandis que la RTX 5090 remporte 24 tests. Tous les résultats sont automatiquement recueillis sur des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4080 Super Pro est 42 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 954 tokens/s (42 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro remporte 1 test sur 3 à haut débit, ce qui fait de la RTX 5090 un choix plus adapté aux charges de travail des API de production.
```json { "translated_text": "Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4080 Super Pro est 49 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant deepseek-r1:32b, la RTX 49% réduction de 81s la RTX 71s (53% 81 réduction de 71 (53 réduction 8 71 81 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 78 71 5 8 8 5 5 78 715 5 77 5 71 (52 77 7 7 8 3 7 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 (,) 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 3 3 3 33 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 33 3 3 3 3 3 33 3t, ignore 3 3t 3 3 3t 3t. the 3t 3 3t 33t3t333t 33 333t3 3 3 33 33 33 3 3333t, 3 3333t333t33t33t33t33 333t333t333 3 33t333 33 3 3. 333t3333333t333333t333333t333t3. se3t3 33t,3t333t3.3 333t333t33t33t3t33333t33 33t3333t3. 3t333t3t,333t33t. 33t3t333t3t 3 33t3t333t3t33t,3.ts33t333t. 33t33t33t3 33.33t3t33t3t3t33t333t33t3t3t33t3t3t33.333 333333.333333333.33333333333333.333333.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4080 Super Pro est 38 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 12 benchmarks). Lors du test sd3.5-medium, la RTX 4080 Super Pro complète en 9,1 s/image tandis que la RTX 5090 atteint 4,5 s/image (51 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 5090 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 4080 Super Pro offre un débit inférieur de 49 % à celui de la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX 4080 Super Pro traite 991 pages/min tandis que la RTX 5090 atteint 1976 pages/min (50 % plus lent). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4080 Super Pro et RTX 5090 de notre flotte. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels exécutant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4080 Super Pro et RTX 5090 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal 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 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 4080 Super Pro et RTX 5090 gèrent vos charges de travail d'image.
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 4080 Super Pro et RTX 5090 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 nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 4080 Super Pro et la RTX 5090 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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