Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et RTX 4090 Pro sur 17 benchmarks standardisés d'IA collectés à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4070 Ti Super remporte 1 victoire sur 17 benchmarks (taux de victoire de 6 %), tandis que la RTX 4090 Pro remporte 16 tests. Tous les résultats des benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4070 Ti Super est 82 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 2 benchmarks). Pour nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, la RTX 4070 Ti Super atteint 230 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 1243 tokens/s (82 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui fait de la RTX 4090 Pro un choix plus approprié pour les charges de travail API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4070 Ti Super est 32 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4070 Ti Super génère 120 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 177 tokens/s (32 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 3 tests pour utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4070 Ti Super est 45 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 8 benchmarks). En testant sd1.5, la RTX 4070 Ti Super complète en 1,7 s/image tandis que la RTX 4090 Pro atteint 0,90 s/image (47 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 8 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et RTX 4090 Pro dans notre flotte. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4070 Ti Super et RTX 4090 Pro performent avec 16 à 64 requêtes simultanées - idéal pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Ceci est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 4070 Ti Super et RTX 4090 Pro gèrent vos charges de travail d'imagerie.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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