Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4080 Super Pro und der RTX Pro 6000 Blackwell anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4080 Super Pro bei 4 von 27 Benchmarks (15 % Siegquote) gewinnt, während die RTX Pro 6000 Blackwell in 23 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX 4080 Super Pro 78 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4080 Super Pro 549 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2481 Tokens/s erreicht (78 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keine der 3 High-Throughput-Tests, 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 4080 Super Pro 41 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4080 Super Pro 34 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 64 Tokens/s erreicht (47 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 1 von 8 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 4080 Super Pro 55 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 4080 Super Pro 2,5 Bilder/min, während die RTX Pro 6000 Blackwell 7,2 Bilder/min erreicht (65 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4080 Super Pro um 61 % geringere Durchsatzwerte als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 991 Seiten/min, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2554 Seiten/min erreicht (61 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Vision-KI-Workloads mit hohem Durchsatz macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4080 Super Pro und RTX Pro 6000 Blackwell 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 die RTX Pro 6000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-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. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4080 Super Pro und RTX Pro 6000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (Sprach-Bild-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 erzeugten Bilder pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (Optical Character Recognition-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten von William Shakespeares Hamlet – eingescannt aus historischen Büchern mit historischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und ermittelt damit die bearbeitete Menge an Seiten pro Minute, was für die Digitalisierung von Dokumenten maßgeblich ist. So sehen Sie, wie die GPUs NVIDIA RTX™ 4080 Super Pro und RTX Pro 6000 Blackwell produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben 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 Pro 6000 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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