Direkter Leistungsvergleich zwischen dem RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell, basierend auf 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 4070 Ti Super bei 6 von 19 Benchmarks (32 % Siegquote) gewinnt, während der RTX Pro 4000 Blackwell in 13 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-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.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, 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 Pro 4000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B-Modell (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 Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell 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 für die Digitalisierung als Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie sich die RTX 4070 Ti Super und die RTX Pro 4000 Blackwell im Umgang mit skalierbaren 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 einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die Modelle RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4000 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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