Direct performance comparison between the RTX Pro 5000 Blackwell and RTX Pro 4000 Blackwell across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 5000 Blackwell winning all 27 out of 27 benchmarks, while the RTX Pro 4000 Blackwell has no wins. 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 5000 Blackwell is 893% faster than the RTX Pro 4000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, the RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2241 tokens/s vs RTX Pro 4000 Blackwell's 226 tokens/s (893% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 3 out of 3 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX Pro 5000 Blackwell is 81% faster than the RTX Pro 4000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running qwen3:32b, the RTX Pro 5000 Blackwell generates 50 tokens/s vs RTX Pro 4000 Blackwell's 9.6 tokens/s (417% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 8 out of 8 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
Pour les tâches basées sur Stable Diffusion, SDXL et Flux, le RTX Pro 5000 Blackwell affiche un gain de performance de 267 % comparé au RTX Pro 4000 Blackwell (moyenne calculée sur 12 benchmarks). En testant avec sd3.5-medium, il produit 11 images/minute alors que le RTX Pro 4000 Blackwell n’en réalise que 1,9 image/minute (+464 %). Le modèle obtient 12 succès consécutifs sur 12 dans les tests de génération d’images, ce qui en fait le GPU privilégié pour l’art et la création visuelle par intelligence artificielle.
Pour les charges de travail visionnelles à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX Pro 5000 Blackwell affiche un débit 213 % supérieur au RTX Pro 4000 Blackwell (moyenne sur 2 benchmarks). Lors du test avec llava-1.5-7b, il traite 283 images/minute, contre 66 images/minute pour le RTX Pro 4000 Blackwell (soit une vitesse 330 % supérieure). Il remporte les deux tests 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 RTX Pro 5000 Blackwell et RTX Pro 4000 Blackwell dans notre flotte. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail d'IA effectives, ce qui vous offre des données de performance transparentes et reflétant le monde réel.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment les GPU RTX Pro 5000 Blackwell et RTX Pro 4000 Blackwell gèrent des requêtes simultanées allant jusqu’à 16-64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes individuelles pour des assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d’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 avec une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX Pro 5000 Blackwell et RTX Pro 4000 Blackwell gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents avec une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles du monde réel. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un retriever doré, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel à une taille de lot (batch) de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR de 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 5000 Blackwell et RTX Pro 4000 Blackwell gèrent les charges de travail visuelles en IA 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 en 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 5000 Blackwell et RTX Pro 4000 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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