Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4090 und der RTX 3090 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 bei 22 von 26 Benchmarks gewinnt (Siegerquote von 85 %), während die RTX 3090 vier Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4090 um 19 % schneller als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 424 Tokens/s im Vergleich zu den 365 Tokens/s der RTX 3090 (16 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit einer Anfrage gleichzeitig ist die RTX 4090 19 % schneller als die RTX 3090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 183 Token/s gegenüber 144 Token/s der RTX 3090 (27 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 um 46 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von flux-schnell benötigt die RTX 4090 13 s/Bild im Vergleich zu 19 s/Bild der RTX 3090 (53 % schneller). Die RTX 4090 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) liefert die RTX ichts 70 % mehr Durchsatz als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4090 1451 Seiten/Min. im Vergleich zu 751 Seiten/Min. der RTX 3090 (93 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit die bevorzugte GPU für dokumentenbasierte Produktionsprozesse und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4090- und RTX 3090-GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4090 und RTX 3090 mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktivumgebungen von Chatbots, mehragentigen KI-Systemen und API-Servern. Bei den Ollama-Benchmarks steht die Verarbeitungsgeschwindigkeit pro Einzelanfrage im Fokus, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 und RTX 3090 Ihre Bildlast bewältigen.
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 logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Lösung 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 Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich RTX-4090- und RTX-3090-Karten im produktiven Einsatz bewähren – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder 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 RTX 4090 und RTX 3090 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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