RTX 4080 Super Pro-Direkter Leistungsvergleich mit dem RTX Pro 4500 Blackwell anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 4080 Super Pro bei 5 von 27 Benchmarks (Winrate: 19 %) gewinnt, während der RTX Pro 4500 Blackwell in 22 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4080 Super Pro 13 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4080 Super Pro 330 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 378 Tokens/s erreicht (13 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keine der 3 Durchsatztests, was die RTX Pro 4500 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4080 Super Pro als auch die RTX Pro 4500 Blackwell über 8 Ollama-Benchmarks hinweg nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4080 Super Pro 34 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 38 Tokens/s erreicht (10 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4080 Super Pro 13 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4080 Super Pro 9,1 s/Bild, während die RTX Pro 4500 Blackwell 7,6 s/Bild erreicht (16 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefern sowohl die RTX 4080 Super Pro als auch die RTX Pro 4500 Blackwell über 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 991 Seiten/Minute, während die RTX Pro 4500 Blackwell 1105 Seiten/Minute erreicht (10 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keine von 2 Vision Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzfähige Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 3090 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 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 Pro 4500 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen dagegen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, insbesondere für private KI-Assistenten und lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 sowie weitere.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den 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 4080 Super Pro und RTX Pro 4500 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit Echtwelt-Datensätzen. Der LLaVA 1.5 7B-Modell (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 Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX 4080 Super Pro und RTX Pro 4500 Blackwell im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung und 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 Pro 4500 Blackwell 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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