RTX 4090 Pro-Vergleich mit der RTX 3090: Direkter Leistungsvergleich anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro in 22 von 26 Benchmarks (85 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 3090 nur 4 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – damit erhalten Sie echte Performance-Daten unter Realbedingungen.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4090 Pro 124 % schneller als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 Pro 810 Tokens/s im Vergleich zu den 365 Tokens/s der RTX 3090 (122 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 Pro um 18 % schneller als die RTX 3090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 Pro 175 Token/s im Vergleich zu 144 Token/s der RTX 3090 (22 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Workloads mit Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX äußerst schnell, 268 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium schließt die RTX 4090 Pro in 6,2 s/Bild ab, verglichen mit den 38 s/Bild der RTX 3090 (517 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 10 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 Pro um 88 % höhere Durchsatzraten als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 4090 Pro 1468 Seiten/min gegenüber 751 Seiten/min der RTX 3090 (95 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4090 Pro und RTX 3090 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 4090 Pro und RTX 3090 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, 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 4090 Pro und RTX 3090 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 Leistung in Bildern pro Minute zu messen. 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 in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich die RTX 4090 Pro und RTX 3090 im Umgang mit produktionsrelevanten 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4090 Pro und RTX 3090 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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