RTX 4090 gegen RTX 4070 Ti Super: Direkter Leistungsvergleich anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass der RTX 4090 alle 19 von 19 Benchmarks gewinnt – während der RTX 4070 Ti Super keine Siege verbuchen konnte. Alle Testergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern so Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen ausführen, ist die RTX mit 187 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 645 Token/s im Vergleich zu 229 Token/s der RTX 4070 Ti Super (182 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 Hochdurchsatztests 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 um 50 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4090 149 Tokens/s gegenüber 100 Tokens/s der RTX 4070 Ti Super (50 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 3 von 3 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 4090 96 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 10 Benchmarks). Beim Test mit sd3.5-medium erreicht die RTX 4090 2,2 Bilder/min im Vergleich zu 0,95 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (136 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 einen 227 % höheren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 217 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (377 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 Vision Tests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4090 und RTX 4070 Ti Super 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.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4090 und RTX 4070 Ti Super 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 und RTX 4070 Ti Super 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 Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet dagegen 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. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX 4090 und RTX 4070 Ti Super im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – 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 die RTX 4070 Ti Super insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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