Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4070 Ti Super und der A100 anhand von 18 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super in keinem der 18 Benchmarks gewinnt, während die A100 alle 18 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen ausführen, ist die RTX 4070 Ti Super 71 % langsamer als die A100 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super 242 Token/s, während die A100 826 Token/s erreicht (71 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 1 Durchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 22 % langsamer als die A100 (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 100 Token/s, während die A100 128 Token/s erreicht (22 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt von 3 Single-User-Tests keinen, was die A100 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 45 % langsamer als die A100 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4070 Ti Super 64 s/Bild, während die A100 6,7 s/Bild erreicht (89 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super um 63 % geringere Durchsatzleistung als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 45 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (84 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4070 Ti Super und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und das A100 bei 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 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 sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4070 Ti Super und das A100 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Architektur mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 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. Erfahren Sie, wie sich die RTX 4070 Ti Super und A100 im Umgang mit produktionsrelevanten visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4070 Ti Super und A100 insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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