RTX 3090-Leistungsvergleich mit der RTX Pro 5000 Blackwell: Direkter Vergleich über 26 standardisierte KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 nur bei einem von 26 Benchmarks (4 % Siegquote) gewinnt, während die RTX Pro 5000 Blackwell in 25 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server sowie Multi-Agenten-KI-Systeme mit mehreren gleichzeitigen Anfragen ist die RTX 3090 im Median über zwei Benchmarks hinweg um 78 % langsamer als das RTX-Pro-5000-Blackwell-Modell. Beim Modell Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 lediglich eine Geschwindigkeit von 583 Tokens/Sekunde, während das RTX-Pro-5000-Blackwell auf 2343 Tokens/Sekunde kommt – also um 75 % schneller ist. Die RTX 3090 schneidet in keinem der beiden Hochdurchsatztests besser ab, sodass sich das RTX-Pro-5000-Blackwell für Produktions-API-Arbeitslasten deutlich besser eignet.
Bei persönlichen KI-Assistenten sowie lokaler Entwicklung mit einzelnen Anfragen ist die RTX 3090 im Median über 8 Benchmarks 26 % langsamer als die RTX Pro 5000 Blackwell. Bei der Ausführung des Modells llama3.1:8b erreicht die RTX 3090 eine Geschwindigkeit von 145 Tokens/s, während die RTX Pro 5000 Blackwell 205 Tokens/s erzielt (29 % schneller). In keinem der 8 Einzelnutzer-Benchmarks schneidet die RTX 3090 besser ab, sodass sich die RTX Pro 5000 Blackwell für lokale KI-Entwicklungszwecke eignet.
Bei Stabilität für Stable Diffusion-, SDXL- sowie Flux-Arbeitslasten ist die RTX 3090 um 70 % langsamer als die RTX Pro 5000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test mit sd3.5-medium benötigt die RTX 3090 durchschnittlich 38 Sekunden pro Bild, während die RTX Pro 5000 Blackwell nur 5,5 Sekunden pro Bild erreicht (um 86 % schneller). In keinem der zwölf Image-Generierungstests konnte sich die RTX 3090 durchsetzen – somit stellt die RTX Pro 5000 Blackwell die bessere Wahl für Stable-Diffusion-Anwendungen dar.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16 bis 64 parallele Anfragen) erzielt die RTX 3090 einen um 49 % niedrigeren Durchsatz im Vergleich zur RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert über zwei Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 3090 lediglich 751 Seiten pro Minute, während die RTX Pro 5000 Blackwell mit 1505 Seiten pro Minute arbeitet – das entspricht einer um 50 % höheren Leistung. Die RTX 3090 geht in keiner der beiden Vision-Benchmarktests als Sieger hervor, sodass sich die RTX Pro 5000 Blackwell für anspruchsvolle Vision-KI-Arbeitslasten besser eignet.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX Pro 5000 Blackwell in unserer Flotte gesammelt. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Lastverarbeitung durchführen – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks verdeutlichen die Leistung der RTX 3090 und der RTX Pro 5000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir 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 durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypenentwicklung sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 3090 und das RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Parallelbelastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für Visuelle Aufgaben) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, wobei es Szenenverständnis und visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 prüft, um die Leistung in Bildern pro Minute darzustellen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart –, bei einer Batchgröße von 16 gemessen als Seiten pro Minute, zur Digitalisierung von Dokumenten.
Hier sehen Sie, wie die RTX® 3090 und die RTX™ Pro 5000 Blackwell große visuelle KI-Aufgaben im Produktionsumfeld bewältigen – entscheidend 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 (Trooper AI FLOPS)-Wert 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 Pro 5000 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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