RTX 4090 Pro-Leistungsvergleich mit dem RTX 4080 Super Pro: Direkter Vergleich der Leistung anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld stammen. Die Tests zeigen, dass der RTX 4090 Pro in 23 von 27 Benchmarks siegt (Siegerquote: 85%), während der RTX 4080 Super Pro nur 4 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – für echte Leistungsdaten unter Realbedingungen.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX 4090 Pro 140 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4090 Pro 1318 Token/s im Vergleich zu den 549 Token/s der RTX 4080 Super Pro (140 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 3 von 3 Hochdurchsatztests 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 29 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4090 Pro 108 Tokens/s im Vergleich zu 82 Tokens/s der RTX 4080 Super Pro (32 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 4090 Pro um 42 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 4090 Pro 16 s/Bild im Vergleich zu den 24 s/Bild der RTX 4080 Super Pro (50 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für AI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 Pro 50 % höheren Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min im Vergleich zu 175 Bildern/min der RTX 4080 Super Pro (52 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4090 Pro und RTX 4080 Super Pro GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale 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 4090 Pro und RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super 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 in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX-4090-Pro- und RTX-4080-Super-Pro-Karten 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die Modelle RTX 4090 Pro und RTX 4080 Super Pro 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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