RTX 4080 Super Pro gegen RTX 4090 Pro: Direkter Leistungsvergleich anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld stammen. Die Tests zeigen, dass der RTX 4080 Super Pro in 4 von 27 Benchmarks (entspricht einer Siegquote von 15 %) gewinnt – während der RTX 4090 Pro in 23 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern damit echte Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4080 Super Pro 58 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4080 Super Pro 549 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 1318 Tokens/s erreicht (58 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 3 Hochdurchsatztests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4080 Super Pro 23 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4080 Super Pro 82 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 108 Tokens/s erreicht (24 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4080 Super Pro 30 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 16 s/Bild erreicht (33 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4080 Super Pro um 33 % geringere Leistung als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min, während die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min erreicht (34 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro 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)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro 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.
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 Pro 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 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 für die Digitalisierung als Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie sich die RTX-4080-Super-Pro- und RTX-4090-Pro-Karten 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 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 Pro insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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