Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 3090 und der RTX 4080 Super Pro anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 in 14 von 26 Benchmarks (54 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 4080 Super Pro bei 12 Tests siegt. 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, zeigen sowohl die RTX 3090 als auch die RTX 4080 Super Pro in 2 vLLM-Benchmarks nahezu identische Leistungen. Bei Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s im Vergleich zu den 549 Tokens/s der RTX 4080 Super Pro (6 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 2 von 2 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 liefern sowohl die RTX 3090 als auch die RTX 4080 Super Pro über 8 Ollama-Benchmarks hinweg nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die RTX 3090 133 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 158 Token/s erreicht (16 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 27 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 3090 88 s/Bild, während die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild erreicht (73 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 4 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 einen um 20 % geringeren Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX 4080 Super Pro 991 Seiten/min erreicht (24 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Vision-KI-Workloads mit hohem Durchsatz macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 3090 und RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-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 bei den 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 4080 Super Pro Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele 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 logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell 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 Geschwindigkeit für die Digitalisierung von Dokumenten in Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie sich RTX-3090- und RTX-4080-Super-Pro-Karten im produktiven Einsatz bewähren – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung und 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 4080 Super Pro insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen.Erfahren Sie mehr über TAIFlops →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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