Direct performance comparison between the RTX Pro 5000 Blackwell and RTX 4090 Pro across 30 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 5000 Blackwell winning 27 out of 30 benchmarks (90% win rate), while the RTX 4090 Pro wins 3 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 5000 Blackwell is 100% faster than the RTX 4090 Pro (median across 4 benchmarks). For Qwen/Qwen3-32B-FP8, the RTX Pro 5000 Blackwell achieves 633 tokens/s vs RTX 4090 Pro's 292 tokens/s (117% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 4 out of 4 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX Pro 5000 Blackwell is 18% faster than the RTX 4090 Pro (median across 10 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the RTX Pro 5000 Blackwell generates 54 tokens/s vs RTX 4090 Pro's 45 tokens/s (21% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 9 out of 10 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
W obliczeniach dla Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 5000 Blackwell jest średnio o 11% szybszy od RTX 4090 Pro (na podstawie 12 benchmarków). Podczas testów z użyciem SDXL, RTX Pro 5000 Blackwell osiąga prędkość generowania wynoszącą 26 obrazów/min w porównaniu do 23 obrazów/min dla RTX 4090 Pro (co daje wzrost wydajności o 13%). W testach generacji obrazu wygrywa RTX Pro 5000 Blackwell w 10 z 12 przypadków, co sprawia, że staje się on preferowanym układem do tworzenia sztuki AI oraz generowania grafiki.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej równoległości (16–64 żądaniach jednocześnie) zarówno RTX Pro 5000 Blackwell, jak i RTX 4090 Pro zapewniają prawie identyczną przepustowość w dwóch testach. Podczas testów z użyciem modelu llava-1.5-7b, RTX Pro 5000 Blackwell przetwarza 283 obrazów/min wobec 266 obrazów/min dla RTX 4090 Pro (o 6% szybciej). W dwóch przeprowadzonych testach wizyjnych zwyciężył RTX Pro 5000 Blackwell, czyniąc go preferowanym GPU do skalowalnej produkcji dokumentów oraz sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 4090 Pro wchodzących w skład naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste informacje o wydajności w warunkach rzeczywistego użytkowania.
Testujemy ramy obliczeniowe vLLM (Wysokoprzepustowość) oraz Ollama (Jednouser). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 4090 Pro przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju oprogramowania. 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 zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 4090 Pro radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy obciążeniu o wysokim natężeniu równoległych żądań (od 16 do 64 zapytań jednocześnie) za pomocą danych rzeczywistych. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne interpretowanie obrazu 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 Pro 5000 Blackwell i RTX 4090 Pro z pracami w skali przemysłowej w zakresie sztucznej inteligencji wizualnej – kluczowe dla modyfikacji 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 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 RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 4090 Pro pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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.
Zamów serwer GPU z RTX Pro 5000 Blackwell
Zamów serwer GPU z RTX 4090 Pro
Przeglądaj wszystkie benchmarki