RTX 4070 Ti Super-Direkter Leistungsvergleich mit der RTX Pro 5000 Blackwell anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super in allen 19 Benchmarks keine Siege erzielt, während die RTX Pro 5000 Blackwell alle 19 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme mit mehreren gleichzeitigen Anfragen ist der RTX 4070 Ti Super im Median über zwei Benchmarks hinweg um 90 % langsamer als der RTX Pro 5000 Blackwell. Beim Modell Qwen/Qwen3-4B erreicht der RTX 4070 Ti Super lediglich 242 Tokens/s, während der RTX Pro 5000 Blackwell auf 2343 Tokens/s kommt – also ebenfalls eine um 90 % geringere Leistung. Der RTX 4070 Ti Super schneidet in keinem von zwei Hochdurchsatztests besser ab, sodass sich der RTX Pro 5000 Blackwell für Produktivitäts-API-Arbeitslasten besser eignet.
Bei persönlichen KI-Assistenten und lokaler Entwicklung mit einer einzigen Anfrage pro Durchlauf ist der RTX 4070 Ti Super um 38 % langsamer als der RTX Pro 5000 Blackwell (Medianwert aus 3 Benchmarktests). Bei der Ausführung des Modells qwen3:8b generiert der RTX 4070 Ti Super nur 100 Tokens/Sekunde, während der RTX Pro 5000 Blackwell auf 160 Tokens/Sekunde kommt (38 % langsamer). Der RTX 4070 Ti Super gewinnt keinerlei Test unter den drei Einzelnutzer-Benchmarks, sodass sich der RTX Pro 5000 Blackwell für lokale KI-Entwicklungszwecke besser eignet.
Für Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Lasttests ist der RTX 4070 Ti Super im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell mit einem Medianwert aus 10 Benchmarks 48 % langsamer. Bei Tests mit dem Modell sd3.5-large erzeugt der RTX 4070 Ti Super lediglich 0,37 Bilder pro Minute, während der RTX Pro 5000 Blackwell 4,2 Bilder pro Minute erreicht (91 % langsamer). Der RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen einzigen der zehn Durchläufe bei Bildgenerierungsbenchmarks – somit ist der RTX Pro 5000 Blackwell die bessere Wahl für Stable-Diffusion-Anwendungen.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16 bis 64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super einen um 65 % niedrigeren Durchsatz als die RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert über 2 Benchmarks). Im Test mit llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super nur 45 Bilder pro Minute, während die RTX Pro 5000 Blackwell auf 283 Bilder pro Minute kommt – also um 84 % langsamer. Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen der beiden Vision-Tests, sodass sich die RTX Pro 5000 Blackwell für hochperformante Vision-KI-Anwendungen besser eignet.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs der Typen RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte erfasst. Anders als bei synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 5000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunstwerke, Design-Prototypen und kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 4070 Ti Super und die RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung durch gleichzeitige Anfragen (16–64 parallele Requests) anhand echter Testdaten.
LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für Visuelle Aufgaben) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever. Dabei werden Szenenverständnis und visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 geprüft, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 historische Scans von Shakespeares Hamlet inklusive antiker Schriftart bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, entscheidend für die Dokumentdigitalisierung.
Hier sehen Sie, wie sich RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 5000 Blackwell im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Anwendungen behaupten – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement 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.
Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile vereint alle KI-Leistungstests zu einem einzelnen Wert. Anhand des RTX-3090-Baseline-Werts (100 TAIFlops) erhalten Sie einen direkten Vergleich, wie sich die RTX-4070-Ti-Super-Grafikkarte und das RTX-Pro-5000-Blackwell-Modul bei KI-Anwendungen positionieren. Mehr zum Thema TAIFlops erfahren Sie hier →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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