Direct performance comparison between the RTX 4090 Pro and RTX Pro 5000 Blackwell across 30 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4090 Pro winning 3 out of 30 benchmarks (10% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 27 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 4090 Pro is 50% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 4 benchmarks). For Qwen/Qwen3-32B-FP8, the RTX 4090 Pro reaches 292 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 633 tokens/s (54% slower). The RTX 4090 Pro wins none out of 4 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX 4090 Pro is 15% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 10 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the RTX 4090 Pro generates 45 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (17% slower). The RTX 4090 Pro wins 1 out of 10 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, both the RTX 4090 Pro and RTX Pro 5000 Blackwell perform nearly identically across 12 benchmarks. Testing sdxl, the RTX 4090 Pro completes at 23 images/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 26 images/min (12% slower). The RTX 4090 Pro wins 2 out of 12 image generation tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for Stable Diffusion workloads.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), both the RTX 4090 Pro and RTX Pro 5000 Blackwell deliver nearly identical throughput across 2 benchmarks. Testing llava-1.5-7b, the RTX 4090 Pro processes 266 images/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 283 images/min (6% slower). The RTX 4090 Pro wins none out of 2 vision tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for high-throughput vision AI workloads.
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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.
Vision benchmarks test multimodal and document processing with high concurrent load (16-64 parallel requests) using real-world test data. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyzes a photograph of an elderly woman in a flower field with a golden retriever, testing scene understanding and visual reasoning at batch size 32 to report images per minute. TrOCR-base (334M parameter OCR model) processes 2,750 pages of Shakespeare's Hamlet scanned from historical books with period typography at batch size 16, measuring pages per minute for document digitization. See how RTX 4090 Pro and RTX Pro 5000 Blackwell handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
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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