RTX 4090 Pro-Vergleich mit dem RTX Pro 5000 Blackwell: Direkter Leistungsvergleich anhand von 30 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 4090 Pro in drei von 30 Benchmarks gewinnt (Gewinnquote: 10 %), während der RTX Pro 5000 Blackwell in 27 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Bei Produktions-API-Servern sowie mehragentenbasierten KI-Systemen mit mehreren parallelen Anfragen erweist sich der RTX 4090 Pro im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell (Median aus 4 Benchmarks) als 50 % langsamer. Für das Modell Qwen/Qwen3-32B-FP8 erzielt der RTX 4090 Pro lediglich 292 Tokens/s, während das RTX Pro 5000 Blackwell 633 Tokens/s erreicht (54 % langsamer). In keinem der vier Hochleistungs-Benchmarks setzt sich der RTX 4090 Pro durch – das RTX Pro 5000 Blackwell ist damit besser für produktive API-Lastprofile geeignet.
Bei persönlichen KI-Assistenten und lokaler Entwicklung mit einzelnen Anfragen liegt die RTX 4090 Pro mit einem Medianwert aus 10 Benchmarks 15 % langsamer als die RTX Pro 5000 Blackwell. Bei der Ausführung des Modells deepseek-r1:32b erreicht die RTX 4090 Pro eine Geschwindigkeit von 45 Tokens/Sekunde, während die RTX Pro 5000 Blackwell 54 Tokens/Sekunde erzielt – also 17 % schneller. In den Einzelnutzertests schneidet die RTX 4090 Pro nur bei 1 von 10 Tests besser ab, weshalb sich die RTX Pro 5000 Blackwell für lokale KI-Anwendungen besser eignet.
Bei Stable-Diffusion--, SDXL- und Flux-Arbeitslasten liefern sowohl der RTX 4090 Pro als auch der RTX Pro 5000 Blackwell über 12 Benchmarks hinweg fast identische Ergebnisse. Bei Tests mit sdxl erzeugt der RTX 4090 Pro 23 Bilder pro Minute, während der RTX Pro 5000 Blackwell auf 26 Bilder pro Minute kommt (um 12 % langsamer). Der RTX 4090 Pro gewinnt dabei zwei von zwölf Tests zur Bildgenerierung, sodass sich der RTX Pro 5000 Blackwell für solche Arbeitslasten besser eignet.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16 bis 64 parallele Anfragen) erzielen sowohl die RTX 4090 Pro als auch die RTX Pro 5000 Blackwell fast identischen Durchsatz über zwei Benchmarks hinweg. Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder pro Minute, während die RTX Pro 5000 Blackwell 283 Bilder pro Minute erreicht (6 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt keinen der beiden Vision-Tests, sodass sich die RTX Pro 5000 Blackwell für High-Throughput-Vision-KI-Arbeitslasten besser eignet.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs der Typen RTX 4090 Pro und RTX Pro 5000 Blackwell in unserer Flotte gesammelt. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Lastverarbeitung durchführen – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4090 Pro und die RTX Pro 5000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungszwecke. Unter den getesteten Modellen befinden sich Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 sowie weitere.
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunstwerke, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 4090 Pro und die RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle KI-Benchmarks prüfen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16–64 parallele Abfragen) anhand realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (Visionsprache-Modell mit 7 Mrd. Parametern) untersucht eine Fotografie einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenerkennung sowie visuelle Inferenz bei einer Batchgröße von 32 zur Bestimmung der generierten Bilder pro Minute. Der OCR-Ansatz TrOCR-base (Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 historische Scans von Shakespeares Hamlet inklusive altsprachlicher Typografie in Batches à 16, wobei die Leistung als Seiten pro Minute für die Digitalisierungsaufgabe gemessen wird. So lässt sich evaluieren, wie die GPUs RTX™ 4090 Pro und RTX™ Pro 5000 Blackwell skalierbare Produktionsworkloads im Bereich visueller KI meistern – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenanalyse und automatisierte Bildbewertung.
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 4090 Pro und die RTX Pro 5000 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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