Direct performance comparison between the RTX 4090 and RTX Pro 5000 Blackwell across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4090 winning 5 out of 27 benchmarks (19% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 22 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 4090 is 71% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, the RTX 4090 reaches 645 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2241 tokens/s (71% slower). The RTX 4090 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 4090 is 13% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running llama3.1:8b-instruct-q8_0, the RTX 4090 generates 108 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 133 tokens/s (19% slower). The RTX 4090 wins 1 out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
W zadaniach typu Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, karta RTX 4090 jest o 43% wolniejsza od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana z 12 benchmarków ). Podczas testowania modelu sd3.5-medium , RTX 4090 generuje obrazy w tempie 28 sekund/obraz, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga wynik 5,5 sekund/obraz (o 80% szybsze wykonanie). W testach generacji obrazów, RTX 4090 wygrała jedynie w 4 z 12 przypadkach, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się lepszym wyborem dla prac związanych ze stabilną generacją obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karta RTX 4090 zapewnia przepustowość niższą o 14% w stosunku do RTX Pro 5000 Blackwell (wartości mediana z 2 benchmarków). Testując model llava-1.5-7b, RTX 4090 obsługuje 217 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 283 obrazy/min (23% wolniej). W żadnym z dwóch testów wizyjnych RTX 4090 nie zwyciężył, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem dla obciążeń AI w dziedzinie wizji wymagających wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell z naszej puli. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te rezultaty pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testujemy oba frameworki. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obciążeniu od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej sztucznej inteligencji oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. 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 tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem 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 oraz logiczne dedukcje wizualne przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe 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 karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się modele RTX 4090 i RTX Pro 5000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności dla zadań 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 4090 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks