Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 3090 und der RTX 4070 Ti Super anhand von 18 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 in 16 von 18 Benchmarks (mit einer Siegquote von 89 %) gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super nur zwei Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 3090 141 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s im Vergleich zu 242 Tokens/s der RTX 4070 Ti Super (141 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 23 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 3090 122 Tokens/s gegenüber 100 Tokens/s der RTX 4070 Ti Super (23 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 3 von 3 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Programmierassistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 um 70 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sdxl-turbo benötigt die RTX 3090 0,41 s/Bild im Vergleich zu 0,72 s/Bild der RTX 4070 Ti Super (75 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 8 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 3090 einen um 108 % höheren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 3090 147 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (223 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 1 von 2 Vision-Tests und zeigt, dass beide GPUs produktionsreife Vision-Workloads gleich gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX 4070 Ti Super in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 3090 und RTX 4070 Ti Super bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agent-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungen gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 3090 und RTX 4070 Ti Super Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Lösung mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die Grafikkarten RTX 3090 und RTX 4070 Ti Super im Umgang mit produktionsrelevanten visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder automatisierte Bildanalyse.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Der TAIFlops-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX 3090 und die RTX 4070 Ti Super insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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