Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4080 Super Pro und der RTX 4090 anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4080 Super Pro in 8 von 27 Benchmarks (30 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 4090 bei 19 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX "4080 Super Pro" 22 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4080 Super Pro 330 Tokens/s, während die RTX 4090 424 Tokens/s erreicht (22 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keine der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4080 Super Pro 24 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4080 Super Pro 34 Token/s, während die RTX 4090 45 Token/s erreicht (25 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keine der 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4080 Super Pro 15 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild, während die RTX 4090 58 s/Bild erreicht (147 % schneller). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 4 von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4080 Super Pro um 25 % geringere Durchsatzraten als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von trocr-base verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 991 Seiten/min, während die RTX 4090 1451 Seiten/min erreicht (32 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 2 Vision Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzfähige Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 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.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir 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 bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (Vision-Language-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, was für die Dokumentendigitalisierung maßgeblich ist. Hier sehen Sie, wie die RTX-4080-Super-Pro- und RTX-4090-Grafikkarten große visuelle KI-Aufgaben im Produktiveinsatz bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung 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.
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 4080 Super Pro und die RTX 4090 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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