Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4070 Ti Super und RTX 3090 über 16 standardisierte KI-Benchmarks, die von unserer Produktionsflotte erfasst wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super 2 von 16 Benchmarks gewinnt (13 % Gewinnrate), während die RTX 3090 14 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4070 Ti Super 59 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super 243 Tokens/s, während die RTX 3090 591 Tokens/s erreicht (59 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 1 High-Throughput-Tests, was die RTX 3090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 19 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 99 Token/s, während die RTX 3090 123 Token/s erreicht (19 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 3 Single-User-Tests, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 33 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium erreicht die RTX 4070 Ti Super 0,98 Bilder/min, während die RTX 3090 1,7 Bilder/min erreicht (42 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 2 von 8 Bildgenerierungstests, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4070 Ti Super und RTX 3090 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 4070 Ti Super und RTX 3090 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – 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. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 und mehr.
Benchmarks zur Bildgenerierung decken die Architekturen Flux, SDXL und SD3.5 ab. Dies ist entscheidend für die KI-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX 3090 Ihre Bild-Workloads bewältigen.
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.
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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