Comparaison directe des performances entre le RTX 5090 et RTX 4090 sur 27 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 5090 remporte 22 des 27 références (taux de réussite de 81 %), tandis que la RTX 4090 remporte 5 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 d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 5090 est 35 % plus rapide que la RTX 4090 (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 5090 atteint 954 tokens/s contre 706 tokens/s pour la RTX 4090 (35 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 2 tests sur 3 de haut débit, ce qui en fait le choix le plus puissant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 5090 est 49 % plus rapide que la RTX 4090 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant deepseek-r1:32b, la RTX 5090 génère 71 tokens/s contre 45 tokens/s pour la RTX 4090 (59 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 8 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 5090 est 27 % plus rapide que la RTX 4090 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX 5090 se termine en 12 s/image contre 58 s/image pour la RTX 4090 (408 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 10 tests sur 12 en matière de génération d'images, ce qui en fait la carte graphique préférée pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 5090 offre un débit 46 % plus élevé que la RTX 4090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 5090 traite 336 images/min contre 217 images/min pour la RTX 4090 (55 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU privilégié pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 5090 et RTX 4090 de notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant 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 5090 et RTX 4090 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal pour les chatbots de production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs d’API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique 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 5090 et RTX 4090 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 5090 et RTX 4090 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 5090 et la RTX 4090 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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