RTX 4070 Ti Super-Direkter Leistungsvergleich mit dem V100 anhand von 18 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 4070 Ti Super bei 5 von 18 Benchmarks (28 % Siegquote) gewinnt, während der V100 in 13 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert echte Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, zeigen sowohl die RTX 4070 Ti Super als auch die V100 eine nahezu identische Leistung in 1 vLLM-Benchmark. Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super 242 Token/s im Vergleich zu den 230 Token/s der V100 (5 % schneller). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4070 Ti Super als auch die V100 nahezu identische Antwortzeiten über 3 Ollama-Benchmarks hinweg. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4070 Ti Super 120 Tokens/s im Vergleich zu den 113 Tokens/s der V100 (6 % schneller). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 2 von 3 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads erzielen sowohl die RTX 4070 Ti Super als auch die V100 über 10 Benchmarks hinweg nahezu identische Ergebnisse. Beim Testen von sd3.5-large erreicht die RTX 4070 Ti Super 0,37 Bilder/min, während die V100 0,50 Bilder/min erreicht (26 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 2 von 10 Tests zur Bildgenerierung, was die V100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefern sowohl die RTX 4070 Ti Super als auch die V100 bei 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 818 Seiten/min gegenüber 655 Seiten/min der V100 (25 % schneller). 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 V100 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.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und V100 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für produktive Chatbots, Multi-Agenten-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 durch 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 V100 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (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 (eine OCR-basierte Architektur 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 Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich die RTX-4070-Ti-Super-Karte und die V100 im produktiven Einsatz bewähren – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4070 Ti Super und V100 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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