Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 3090 und der RTX Pro 4000 Blackwell anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 in 16 von 26 Benchmarks (62 % Siegquote) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell in 10 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 151 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s gegenüber 258 Tokens/s der RTX Pro 4000 Blackwell (126 % 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 ist die RTX 3090 um 31 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX 3090 36 Token/s gegenüber 9,6 Token/s der RTX Pro 4000 Blackwell (277 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Code-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 um 12 % langsamer als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium benötigt die RTX 3090 38 s/Bild, während die RTX Pro 4000 Blackwell 31 s/Bild erreicht (18 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 2 von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX Pro 4000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 60 % mehr Durchsatz als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 3090 147 Bilder/min im Vergleich zu 66 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (123 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 1 von 2 Visionstests, was zeigt, dass beide GPUs Produktions-Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell 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.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (Hohe Durchsatzleistung) und Ollama (Einzelnutzer). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie die RTX 3090 und die RTX Pro 4000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a.: 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 sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 3090 und das RTX Pro 4000 Blackwell mit Ihren Bildlasten zurechtkommen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell für visuelle Aufgaben mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie die visuelle Logik bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie sich an, wie die RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell große visuelle KI-Arbeitslasten im Produktionsumfeld bewältigen – 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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell 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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