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.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, karta RTX Pro 4000 Blackwell jest o 66% wolniejsza od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana na podstawie 12 benchmarków ). Przy teście modelu sd3.5-medium procesor graficzny RTX Pro 4000 Blackwell generuje średnio 1,9 obrazu na minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga wyniki na poziomie 11 obrazów na minutę (o 82% szybszy). W żadnym z przeprowadzonych 12 testów generacji obrazów karta RTX Pro 4000 Blackwell nie uzyskała lepszego wyniku, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell stanowi lepsze rozwiązanie dla tego typu zadań.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej konkurencyjności (16–64 równoległych żądań), karty RTX Pro 4000 Blackwell osiągają o 63% niższy przepustowość niż RTX Pro 5000 Blackwell (mediana z dwóch benchmarków). Testując model llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 283 obrazy/min (o 77% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego spośród dwóch testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń AI w zakresie wizji o dużej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 5000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli maszyn. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przezroczyste informacje o wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
Testujemy oba ramy pracujące z vLLM (High-Throughput) oraz Ollama (Single-User). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 5000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produkcji czatbotów, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. Spośród modeli przetestowano 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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z przetwarzaniem obrazów.
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-wzrokowy o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, 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 z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w procesie cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell 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.
Wynik 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 Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 5000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 Pro 4000 Blackwell Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks