Direct performance comparison between the RTX Pro 5000 Blackwell and V100 across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 5000 Blackwell winning all 26 out of 26 benchmarks, while the V100 has no wins. 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 810% faster than the V100 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2010 tokens/s vs V100's 251 tokens/s (700% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 2 out of 2 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 67% faster than the V100 (median across 8 benchmarks). Running llama3.1:8b, the RTX Pro 5000 Blackwell generates 205 tokens/s vs V100's 118 tokens/s (73% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 8 out of 8 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX Pro 5000 Blackwell is 448% faster than the V100 (median across 12 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the RTX Pro 5000 Blackwell completes at 5.5 s/image vs V100's 51 s/image (832% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 12 out of 12 image generation tests, making it the preferred GPU for AI art and image generation.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the RTX Pro 5000 Blackwell delivers 283% higher throughput than the V100 (median across 2 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the RTX Pro 5000 Blackwell processes 283 images/min vs V100's 53 images/min (437% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 2 out of 2 vision tests, making it the preferred GPU for production-scale document processing and multimodal AI.
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 typów RTX Pro 5000 Blackwell i V100, należących do naszej puli maszyn. 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 obydwa ramy pracujące. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 5000 Blackwell i V100 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań 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 V100 obsługują obciążenia związane z przetwarzaniem obrazów.
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 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 dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzi sobie RTX Pro 5000 Blackwell i V100 z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych 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 V100 pod względem ogólnych obciążeń 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 5000 Blackwell Order a GPU Server with V100 View All Benchmarks