Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell über 26 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 16 von 26 Benchmarks (62% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell 10 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale 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 beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell Ihre Bild-Workloads bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung 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 (Trooper AI FLOPS) Score, dargestellt in der ersten Zeile, kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Score sofort, wie RTX 3090 und RTX Pro 4000 Blackwell insgesamt bei KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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