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.
Voor Stable Diffusion-, SDXL- en Flux-workloads is de RTX Pro 4000 Blackwell met 66% langzamer dan de RTX Pro 5000 Blackwell (gemiddelde over 12 benchmarks). Bij testing op sd3.5-medium levert de RTX Pro 4000 Blackwell slechts 1,9 beelden per minuut op, terwijl de RTX Pro 5000 Blackwell er 11 per minuut presteert (met een vertraging van 82%). De RTX Pro 4000 Blackwell scoort nul uit twaalf beeldgeneratie-tests, waardoor de RTX Pro 5000 Blackwell de voorkeurskeuze vormt voor Stable Diffusion-taken.
Voor hoogconcurrente visieworkloads (16-64 gelijktijdige aanvragen) levert de RTX Pro 4000 Blackwell een doorslagvermogen dat 63% lager is dan dat van de RTX Pro 5000 Blackwell (gemiddelde over 2 benchmarks). Bij testen met llava-1.5-7b verwerkt de RTX Pro 4000 Blackwell 66 images/min, terwijl de RTX Pro 5000 Blackwell er 283 haalt (77% trager). In geen van beide visietests scoort de RTX Pro 4000 Blackwell, waardoor de RTX Pro 5000 Blackwell de betere optie is voor workloads met hoge doorstroom in Vision AI.
Bestel een GPU-server met de RTX Pro 4000 Blackwell Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPUs van het type RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 5000 Blackwell in ons aanbod. Anders dan synthetische labtesten, zijn deze resultaten afkomstig van echte productieservers die werkelijke AI-taken verwerken – waardoor je heldere, real-world prestatiegiven gegevens ontvangt.
We testen beide vLLM (High-Throughput) en Ollama (Single-User). De vLLM-benchmarks laten zien hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 5000 Blackwell presteren bij 16-64 tegelijkertijd lopende verzoeken, ideaal voor productie-chatbots, multi-agent AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid per enkel verzoek voor persoonlijke AI-assistenten en lokaal ontwikkelen. Geteste modellen omvatten Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, en meer.
Benchmarks voor beeldgeneratie dekken de Flux-, SDXL- en SD3.5-architecturen af. Dat is cruciaal voor generatieve AI-kunst, ontwerpprototypen en creatieve applicaties. Concentreer je op de snelheid van het gegenereerd beeld per enkele prompt om te begrijpen hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 5000 Blackwell jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodale en documentverwerking met hoogconcurrentebelasting (16–64 tegelijkertijd lopende verzoeken) met gebruikmaking van echte wereldtestdata. LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een fotografie van een ouderwets ogende vrouw in een bloemenveld samen met een goudkleurige retriever, waarbij scènevatten en visuele redeneervaardigheid getest wordt bij batchsize 32 om beelden per minuut vast te stellen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares Hamlet, gedigitaliseerd vanuit historisch gedrukte bronnen met karakteristieke lettertypografie bij batchsize 16, gemeten in blz./minuut. Bekijk hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 5000 Blackwell schaalbare productieworkloads voor visuele kunstmatige intelligentie aanpakken – essentieel voor contentmoderatie, documentbewerkingen en automatische beeldanalyses.
We nemen ook CPU-rekenkracht (van invloed op tokenisatie en voorbewerking) en NVMe-opslagsnelheden (cruciaal voor het laden van grote modellen en datasets) mee - het complete beeld voor uw AI-workloads.
De TAIfloops-score (Trooper AI FLOPS), zoals weergegeven in de eerste regel, combineert alle AI-prestatiebenchmarkresultaten tot een enkel getal. Door gebruik te maken van de RTX 3090 als basislijn (100 TAIfloops) geeft deze score direct aan hoe de RTX Pro 4000 Blackwell en RTX Pro 5000 Blackwell zich verhouden ten opzichte van elkaar bij AI-workloads. Leer meer over TAIfloops →
Opmerking: De resultaten kunnen variëren op basis van systeembelasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Order a GPU Server with RTX Pro 4000 Blackwell Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks