RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 5090 – bezpośrednie porównanie wydajności w oparciu o 27 zestandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa w 8 spośród 27 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 30%), podczas gdy RTX 5090 odnosi sukces w 19 testach. Wszystkie wyniki są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych dotyczących rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcji oraz systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX Pro 5000 Blackwell jest o 365% szybszy niż RTX 5090 (mediana z 3 testów). Dla modeli Qwen/Qwen3-4B osiąga on przepustowość wynoszącą 4442 tokens/s w porównaniu do 954 tokens/s dla RTX 5090 (czyli również o 365% szybciej). W przypadku wysokoprzepustowościowych testów wygrywa wszystkie trzy, co czyni go lepszym wyborem dla produktowych botów czatu i przetwarzania partii danych.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się 23% wolniejszy od RTX 5090 ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas testowania modelu deepseek-r1:32b, RTX Pro 5000 Blackwell osiąga przepustowość wynoszącą 54 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 generuje 71 tokenów/s (o 24% szybciej). W żadnym z ośmiu testów dla pojedynczego użytkownika nie zwyciężył RTX Pro 5000 Blackwell, co sprawia, że RTX 5090 pozostaje lepszym wyborem dla lokalnego rozwoju aplikacji AI.
W zadaniach związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz Flux, RTX Pro 5000 Blackwell jest średnio o 19% wolniejszy od RTX 5090 (na podstawie mediany z 12 benchmarków). Przy teście sd1.5, RTX Pro 5000 Blackwell osiąga czas 0,92 s/obraz, podczas gdy RTX 5090 uzyskuje wynik 0,73 s/obraz (o 21% szybszy). W testach generowania obrazów RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa jedynie w 2 z 12 przypadkach – tym samym RTX 5090 okazuje się lepszym wyborem dla obciążeń typu Stable Diffusion.
W przypadku obciążenia wizyjnego o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karty RTX Pro 5000 Blackwell oferują o 20% niższy przepływ danych niż RTX 5090 (wartości średnie z dwóch testów). Podczas testowania modelu trocr-base procesuje ona 1505 stron na minutę, podczas gdy RTX 5090 osiąga wynik 1976 stron na minutę (o 24% wolniej). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wizyjnych nie odnosi zwycięstwa, co sprawia, że RTX 5090 jest lepszym wyborem dla aplikacji AI wymagających wysokoprzepustowego przetwarzania obrazu.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze benchmarki są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 5090, znajdujące się w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
Testujemy oba frameworki: vLLM (High-Throughput) oraz Ollama (Single-User). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 5090 radzą sobie z obsługą 16–64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowej sztucznej inteligencji oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. 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 RTX Pro 5000 Blackwell i RTX 5090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu 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 i logiczne interpretowanie obrazu przy wielkości partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z książek historycznych 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 5000 Blackwell oraz RTX 5090 z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania 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 TAIFlopsów (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 5090 pod względem ogólnej wydajności w obliczeniach związanych z 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 z GPU RTX Pro 5000 Blackwell Zamów serwer z GPU RTX 5090 Przeglądaj wszystkie benchmarki