Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell über 19 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super 6 von 19 Benchmarks (32 % Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell 13 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, zeigen sowohl die RTX 4070 Ti Super als auch die RTX Pro 4000 Blackwell in 2 vLLM-Benchmarks nahezu identische Leistung. Bei nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4070 Ti Super 229 Tokens/s im Vergleich zu den 226 Tokens/s der RTX Pro 4000 Blackwell (1 % schneller). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 1 von 2 High-Throughput-Tests, was zeigt, dass beide für Produktionseinsätze gleichermaßen geeignet sind.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4070 Ti Super als auch die RTX Pro 4000 Blackwell nahezu identische Antwortzeiten über 3 Ollama-Benchmarks hinweg. Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4070 Ti Super 73 Tokens/s im Vergleich zu 71 Tokens/s der RTX Pro 4000 Blackwell (3 % schneller). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 3 von 3 Single-User-Tests und eignet sich somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 35 % langsamer als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4070 Ti Super 64 s/Bild, während die RTX Pro 4000 Blackwell 31 s/Bild erreicht (51 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 2 von 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super um 12 % geringere Durchsatzwerte als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 45 Bilder/min, während die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min erreicht (31 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 1 von 2 Vision-Tests, was zeigt, dass beide GPUs produktionsreife Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell 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.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – 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.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gesteuerte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell Ihre Bild-Workloads bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell Produktions-Scale Visual AI Workloads bewältigen – entscheidend für Content Moderation, Dokumentenverarbeitung 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 (Trooper AI FLOPS) Score, die in der ersten Zeile angezeigt wird, kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) sagt Ihnen dieser Score sofort aus, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell insgesamt für KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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