Direct performance comparison between the RTX 3090 and RTX Pro 5000 Blackwell across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 3090 winning 1 out of 26 benchmarks (4% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 25 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 3090 is 78% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 3090 reaches 583 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (75% slower). The RTX 3090 wins none out of 2 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 3090 is 26% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running llama3.1:8b, the RTX 3090 generates 145 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 205 tokens/s (29% slower). The RTX 3090 wins none out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX 3090 is 70% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the RTX 3090 completes at 38 s/image while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 5.5 s/image (86% slower). The RTX 3090 wins none out of 12 image generation tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for Stable Diffusion workloads.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the RTX 3090 delivers 49% lower throughput than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). Testing trocr-base, the RTX 3090 processes 751 pages/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 1505 pages/min (50% slower). The RTX 3090 wins none out of 2 vision tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for high-throughput vision AI workloads.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 3090 i RTX Pro 5000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przezroczyste, oparte na danych świata rzeczywistego informacje dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 3090 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczego zapytania przeznaczonego dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju oprogramowania. Badane modele obejmują m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 3090 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny i logiczne interpretowanie obrazu przy wielkości partii (batch size) wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z książek historycznych z typografią epoki przy wielkości partii (batch size) równej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 3090 oraz RTX Pro 5000 Blackwell z pracami wizualnego AI w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Wynik TAIFlopsów (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się RTX 3090 i RTX Pro 5000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności w obliczeniach związanych z AI. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Order a GPU Server with RTX 3090 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks