Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 Pro und RTX Pro 4000 Blackwell über 27 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro 25 von 27 Benchmarks (93% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell 2 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4090 Pro 441 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4090 Pro 1221 Token/s im Vergleich zu 226 Token/s der RTX Pro 4000 Blackwell (441 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 3 von 3 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 Pro um 52 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX 4090 Pro 42 Token/s im Vergleich zu 9,6 Token/s der RTX Pro 4000 Blackwell (340 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 Pro um 231 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium erreicht die RTX 4090 Pro 9,7 Bilder/min im Vergleich zu 1,9 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (404 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4090 Pro einen 198 % höheren Durchsatz als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min im Vergleich zu 66 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (305 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist damit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4090 Pro und RTX Pro 4000 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4090 Pro und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit für einzelne Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 Pro und RTX Pro 4000 Blackwell Ihre Bild-Workloads bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4090 Pro und RTX Pro 4000 Blackwell Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads verarbeiten – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenverarbeitung 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 Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4090 Pro und RTX Pro 4000 Blackwell insgesamt bei KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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