Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell über 17 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super 1 von 17 Benchmarks gewinnt (6% Gewinnrate), während die RTX Pro 6000 Blackwell 16 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4070 Ti Super 89 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4070 Ti Super 230 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 1997 Tokens/s erreicht (88 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 Hochdurchsatztests, was die RTX Pro 6000 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 43 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 99 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 174 Token/s erreicht (43 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen der 3 Single-User-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 53 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Testen von sdxl schafft die RTX 4070 Ti Super 14 Bilder/min, während die RTX Pro 6000 Blackwell 33 Bilder/min erreicht (59 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 8 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell in unserem Bestand erhoben. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 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. Getestete Modelle sind u.a. Llama 3.1, Qwen3 und DeepSeek-R1.
Benchmarks zur Bildgenerierung umfassen die Architekturen Flux, SDXL und SD3.5. Dies ist entscheidend für die KI-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell Ihre Bild-Workloads bewältigen.
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.
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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