Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4090 Pro und der RTX 5090 anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro bei 7 von 27 Benchmarks (Winquote: 26 %) gewinnt, während die RTX 5090 in 20 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben – mit Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4090 Pro um 38 % schneller als die RTX 5090 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4090 Pro 1318 Token/s im Vergleich zu 954 Token/s der RTX 5090 (38 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 3 von 3 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 34 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4090 Pro 45 Tokens/s, während die RTX 5090 71 Tokens/s erreicht (37 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt keinen von 8 Single-User-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 Pro 24 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild, während die RTX 5090 4,5 s/Bild erreicht (27 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 Pro um 23 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4090 Pro 1468 Seiten/min, während die RTX 5090 1976 Seiten/min erreicht (26 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4090 Pro und RTX 5090 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 5090 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 Entwicklungen 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 5090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele 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 Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (mit 334 Mio. Parametern als OCR-Modell) 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 von Dokumenten in Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie sich die RTX 4090 Pro und RTX 5090 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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4090 Pro und RTX 5090 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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