Direct performance comparison between the RTX 4080 Super Pro and RTX Pro 5000 Blackwell across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4080 Super Pro winning 3 out of 27 benchmarks (11% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 24 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 4080 Super Pro is 77% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4080 Super Pro reaches 549 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (77% slower). The RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro is 34% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the RTX 4080 Super Pro generates 34 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (38% slower). The RTX 4080 Super Pro wins 1 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 4080 Super Pro is 37% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the RTX 4080 Super Pro completes at 9.1 s/image while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 5.5 s/image (39% slower). The RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro delivers 36% lower throughput than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the RTX 4080 Super Pro processes 175 images/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 283 images/min (38% slower). The RTX 4080 Super Pro wins none out of 2 vision tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for high-throughput vision AI workloads.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 5000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli maszyn. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te rezultaty pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego użytkowania.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testujemy oba ramy pracujące w tych ramach. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 5000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej sztucznej inteligencji oraz serwerów API. Benchmarki dla Ollama mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju oprogramowania. Spośród przetestowanych modeli znajdują się m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla generacji sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z Twoimi zadaniami graficznymi.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (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 retriverem złotym, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 5000 Blackwell z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowych dla modyfikacji 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.
Wskaźnik TAIFlops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak RTX 4080 Super Pro i RTX Pro 5000 Blackwell porównują się ogólnie pod kątem obciążeń związanych z AI. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
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 4080 Super Pro Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks