RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell – bezpośrednie porównanie wydajności w oparciu o 28 zestandaryzowanych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy wykazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrał tylko 1 spośród 28 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 4%), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell odniósł zwycięstwo w 27 przypadkach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych dotyczących rzeczywistej wydajności.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX Pro 4000 Blackwell is 83% slower than the RTX Pro 6000 Blackwell (median across 4 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX Pro 4000 Blackwell reaches 1468 tokens/s while RTX Pro 6000 Blackwell achieves 8519 tokens/s (83% slower). The RTX Pro 4000 Blackwell wins none out of 4 high-throughput tests, making the RTX Pro 6000 Blackwell better suited for production API workloads.
W przypadku prywatnych asystentów AI i lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, karty RTX Pro 4000 Blackwell są 53% wolniejsze od RTX Pro 6000 Blackwell (wartości medianowe w ośmiu testach). Przy modelu qwen3:32b osiągają one 9,6 tokena/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell generuje 64 tokena/s (o 85% mniej wydajnie). W żadnym z ośmiu testów dla pojedynczego użytkownika nie przewyższa konkurenta – tym samym RTX Pro 6000 Blackwell okazuje się lepszym wyborem do lokalnego rozwoju rozwiązań AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 75% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 0,79 obrazów na minutę, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 7,2 obrazów na minutę (wolniejszy o 89%). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karta RTX Pro 4000 Blackwell oferuje o 78% niższy przepływ danych niż RTX Pro 6000 Blackwell (wartość mediana z dwóch testów). Podczas testowania modelu llava-1.5-7b, procesor graficzny RTX Pro 4000 Blackwell obsługuje 66 obrazów na minutę, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 442 obrazy/minuty (85% wolniej). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wizyjnych nie zwyciężyła karta RTX Pro 4000 Blackwell, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepszym wyborem dla aplikacji wymagających wysokoprzepustowych obliczeń sztucznej inteligencji w dziedzinie wizji komputerowej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy z użyciem Ollama mierzą prędkość pojedynczych żądań w przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. 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. Skup się na prędkości generowania pojedynczego polecenia (prompta), aby zrozumieć, jak karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizyjne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z retriverem labrador, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii danych 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 danych wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów oraz 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 w TAIFlopach (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 karty RTX Pro 4000 Blackwell i RTX Pro 6000 Blackwell pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 6000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki