Direct performance comparison between the RTX Pro 4000 Blackwell and RTX Pro 5000 Blackwell across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 4000 Blackwell with no wins across 27 benchmarks, while the RTX Pro 5000 Blackwell wins all 27 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX Pro 4000 Blackwell is 90% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, the RTX Pro 4000 Blackwell reaches 226 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2241 tokens/s (90% slower). The RTX Pro 4000 Blackwell wins none out of 3 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX Pro 4000 Blackwell is 45% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running qwen3:32b, the RTX Pro 4000 Blackwell generates 9.6 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 50 tokens/s (81% slower). The RTX Pro 4000 Blackwell wins none out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Pour les charge de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, le RTX Pro 4000 Blackwell affiche une performance 66 % inférieure à celle du RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-medium, il produit seulement 1,9 image par minute, contre 11 images par minute pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit 82 % plus lent). Aucune victoire parmi les 12 tests de génération d'images, confirmant ainsi que le RTX Pro 5000 Blackwell reste la meilleure option pour ces usages.
Pour les charges de travail vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX Pro 4000 Blackwell affiche un débit 63 % inférieur à celui du RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 2 benchmarks). En testant LLaVA-1.5-7B, il traite 66 images/minute, contre 283 images/minute pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit 77 % plus lent). Le modèle ne l’emporte dans aucun des 2 tests vision, faisant ainsi du RTX Pro 5000 Blackwell le meilleur choix pour les tâches IA visionnelles nécessitant un haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU RTX Pro 4000 Blackwell et RTX Pro 5000 Blackwell dans notre flotte. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA, vous fournissant ainsi des données de performance transparentes et issues du monde réel.
Nous testons les cadres vLLM (Débit Élevé) et Ollama (Monoposte). Les benchmarks vLLM illustrent les performances des RTX Pro 4000 Blackwell et RTX Pro 5000 Blackwell sous 16 à 64 requêtes concourantes, parfaites pour les chatbots en production, les systèmes multi-agents et les serveurs API. Ceux d'Ollama évaluent la rapidité sur une seule requête, destinée aux assistants IA individuels ou au développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial 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 Pro 4000 Blackwell et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un golden retriever, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes RTX Pro 4000 Blackwell et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent les charges de travail IA visuelle à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire 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 score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats de référence en IA sous forme d’un seul chiffre. En prenant comme référence le modèle RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les cartes RTX Pro 4000 Blackwell et RTX Pro 5000 Blackwell pour les charges de travail en IA. En savoir plus sur les TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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