Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 3090 und der RTX 5090 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 bei 3 von 26 Benchmarks (Winquote: 12 %) gewinnt, während die RTX 5090 in 23 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 ausführen, ist die RTX 3090 um 42 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s, während die RTX 5090 954 Tokens/s erreicht (39 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keine der 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 5090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 43 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 3090 96 Tokens/s, während die RTX 5090 175 Tokens/s erreicht (45 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 8 Single-User-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Workloads mit Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 3090 53 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 3090 88 s/Bild, während die RTX 5090 12 s/Bild erreicht (87 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 um 59 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX 5090 1976 Seiten/min erreicht (62 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Vision Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 3090 und RTX 5090 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 5090 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 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 RTX 3090 und RTX 5090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Bearbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher paralleler Last (16 bis 64 gleichzeitig abgewickelte Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (Vision-Language-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und überprüft dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logikfähigkeiten bei einer Batchgröße von 32, um die Ausbeute in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten aus Shakespeares „Hamlet“ – eingescannt aus historischen Druckwerken mit historischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Leistung in Seiten pro Minute, was für die digitale Archivierung von Dokumenten maßgeblich ist. Hier zeigt sich, wie RTX-3090- und RTX-5090-Systeme große visuelle KI-Arbeitslasten im Produktionsumfeld bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalysen.
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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 3090 und RTX 5090 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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