Direct performance comparison between the RTX A4000 and RTX Pro 5000 Blackwell across 19 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX A4000 winning 1 out of 19 benchmarks (5% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 18 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 A4000 is 93% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 1 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX A4000 reaches 163 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (93% slower). The RTX A4000 wins none out of 1 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 A4000 is 61% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 4 benchmarks). Running llama3.1:8b, the RTX A4000 generates 76 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 205 tokens/s (63% slower). The RTX A4000 wins none out of 4 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, RTX A4000 jest o 71% wolniejszy od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników z 10 benchmarków ). Podczas testów modelu sd3.5-large, RTX A4000 generował obrazy w tempie 107 sekund/obraz, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiągnął czas 14 sekund/obraz (o 87% wolniej). W żadnym z 10 testów generacji obrazu karta RTX A4000 nie uzyskała zwycięstwa, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem dla zadań opartych na Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karta RTX A4000 oferuje o 77% niższy przepływ danych niż RTX Pro 5000 Blackwell (wartości medianowe z 2 benchmarków). Podczas testowania modelu llava-1.5-7b, RTX A4000 obsługuje 42 obrazy/minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga wynik 283 obrazy/minutę (o 85% wolniej). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wizyjnych nie wygrała karta RTX A4000, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem dla obciążeń AI w dziedzinie wizji wymagających dużego przepływu danych.
Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX A4000 i RTX Pro 5000 Blackwell należących do naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste informacje o wydajności w warunkach rzeczywistego użytkowania.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testujemy oba ramy pracujące w trybach wysokiej przepustowości i dla pojedynczego użytkownika. Wyniki benchmarków vLLM pokazują wydajność kart RTX A4000 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obsłudze 16–64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość odpowiedzi na pojedyncze zapytania, przeznaczone dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju oprogramowania. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 A4000 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy obciążeniu o wysokim współbieżnym natężeniu (16–64 równoległych żądań), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z retriverem labrador, testując rozumienie sceny i logiczne dedukcje wzrokowe przy wielkości partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta skanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii danych wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w procesie cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX A4000 oraz RTX Pro 5000 Blackwell z pracowitymi obciążeniami sztucznej inteligencji w zakresie obrazowania – kluczowe dla moderacji 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 (wydajność obliczeniowa Trooper AI w FLOPS) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik pokazuje natychmiast, jak RTX A4000 i RTX Pro 5000 Blackwell porównują się ogólnie pod kątem zadań związanych ze sztuczną inteligencją. 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 A4000 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks