RTX 4070 Ti Super gegen RTX Pro 4500 Blackwell – GPU-Benchmark-Vergleich

Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4070 Ti Super und der RTX Pro 4500 Blackwell anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super in keinem der 19 Benchmarks gewinnt, während die RTX Pro 4500 Blackwell alle 19 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Performance-Daten.

vLLM High-Throughput-Inferenz: RTX 4070 Ti Super 62% langsamer

Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX 4070 Ti Super 62 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4070 Ti Super 229 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 589 Tokens/s erreicht (61 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.

Ollama Single-User-Inferenz: RTX 4070 Ti Super 20% langsamer

Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 20 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4070 Ti Super 120 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 151 Tokens/s erreicht (20 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 3 Single-User-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.

Bildgenerierung: RTX 4070 Ti Super 45 % langsamer

Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 45 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 4070 Ti Super 0,37 Bilder/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 2,9 Bilder/min erreicht (87 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.

Vision AI: RTX 4070 Ti Super 50 % geringere Durchsatzleistung

Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super um 50 % geringere Leistung als die RTX Pro 4500 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 4500 Blackwell 179 Bilder/min erreicht (75 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 2 Visionstests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI-Workloads macht.

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Leistung:
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Über diese Benchmarks von RTX 4070 Ti Super vs. RTX Pro 4500 Blackwell

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4500 Blackwell 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.

LLM-Inferenz-Benchmarks

vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4500 Blackwell 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 Entwicklung gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.

Benchmarks zur Bildgenerierung

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 die RTX Pro 4500 Blackwell Ihre Bildlast verarbeiten.

Vision-KI-Benchmarks

Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell für visuelle Aufgaben mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie logisches Schlussfolgern 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 in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4500 Blackwell im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung und automatisierte Bildanalyse.

Systemleistung

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.

TAIFlops-Wert

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 RTX 4070 Ti Super und die RTX Pro 4500 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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