RTX 3090- und RTX Pro 4500 Blackwell-Vergleich: Direkter Leistungsvergleich anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld stammen. Die Tests zeigen, dass der RTX 3090 in 6 von 26 Benchmarks (23 % Siegquote) gewinnt – während der RTX Pro 4500 Blackwell in 20 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern so reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, zeigen sowohl die RTX 3090 als auch die RTX Pro 4500 Blackwell in 2 vLLM-Benchmarks nahezu identische Ergebnisse. Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 3090 365 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 378 Tokens/s erzielt (4 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Durchsatztests, was die RTX Pro 4500 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 3090 als auch die RTX Pro 4500 Blackwell über 8 Ollama-Benchmarks hinweg nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 3090 144 Token/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 151 Token/s erreicht (5 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 4 von 8 Single-User-Tests, was zeigt, dass beide GPUs ein großartiges Single-User-Erlebnis bieten.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 36 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 3090 88 s/Bild, während die RTX Pro 4500 Blackwell 21 s/Bild erreicht (76 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 einen 25 % geringeren Durchsatz als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 1105 Seiten/min erreicht (32 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell 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 Pro 4500 Blackwell 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 das RTX Pro 4500 Blackwell mit 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 durch 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 4500 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame in einem Blumenfeld zusammen mit einem Golden Retriever und prüft dabei das Szenenverständnis sowie die visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute darzustellen. Der Ansatz TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) bearbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und ermittelt so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die digitale Archivierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie die Grafikkarten RTX 3090 und RTX Pro 4500 Blackwell große visuelle KI-Aufgaben im Produktiveinsatz bewältigen – entscheidend etwa für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement oder 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 Pro 4500 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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