RTX 4070 Ti Super-Direkter Leistungsvergleich mit dem RTX 5090. Überprüft anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld zeigt sich: Der RTX 4070 Ti Super erzielt in keinem der Tests einen Sieg, während der RTX 5090 alle 19 Benchmarks gewinnt. Alle Testergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – für echte Welt-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4070 Ti Super 65 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4070 Ti Super 229 Tokens/s, während die RTX 5090 522 Tokens/s erreicht (56 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 5090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 51 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 100 Tokens/s, während die RTX 5090 202 Tokens/s erreicht (51 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 3 Single-User-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 57 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 4070 Ti Super 0,37 Bilder/min, während die RTX 5090 5,2 Bilder/min erreicht (93 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super um 73 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 45 Bilder/min, während die RTX 5090 336 Bilder/min erreicht (86 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Vision-KI-Workloads mit hohem Durchsatz macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4070 Ti Super und RTX 5090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX 5090 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-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 RTX 5090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld zusammen mit einem Golden Retriever und überprüft dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logikfähigkeiten bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Der TrOCR-base-Modell (OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit für die Dokumentendigitalisierung in Seiten pro Minute. So lässt sich erkennen, wie die Grafikkarten RTX 4070 Ti Super und RTX 5090 produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell 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-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX 4070 Ti Super und die RTX 5090 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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