Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 3090 und der RTX 4090 Pro anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 in 4 von 26 Benchmarks (Winquote von 15 %) gewinnt, während die RTX 4090 Pro bei 22 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 3090 55 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 3090 365 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 810 Tokens/s erreicht (55 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 15 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 3090 144 Token/s, während die RTX 4090 Pro 175 Token/s erreicht (18 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt von 8 Single-User-Tests keinen, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 66 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 3090 38 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild erreicht (84 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 2 von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 um 47 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX 4090 Pro 1468 Seiten/min erreicht (49 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX 4090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 3090 und RTX 4090 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 Entwicklung 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 Kunstwerke, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 3090 und RTX 4090 Pro Ihre Bildlast verarbeiten.
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 (mit 334 Mio. Parametern als OCR-Modell) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie bei einer Batch-Größe von 16, wobei die Leistung in Seiten pro Minute für die Digitalisierung gemessen wird. So sehen Sie, wie sich die RTX-3090 und RTX-4090-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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 3090 und RTX 4090 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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