Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4090 und der RTX 4080 Super Pro anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 bei 19 von 27 Benchmarks gewinnt (Siegerquote: 70 %), während die RTX 4080 Super Pro nur in 8 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4090 um 28 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 424 Tokens/s im Vergleich zu 330 Tokens/s der RTX 4080 Super Pro (28 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 3 von 3 High-Throughput-Tests 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 31 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4090 45 Token/s im Vergleich zu 34 Token/s der RTX 4080 Super Pro (33 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 8 von 8 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 um 18 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Medianwert über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 4090 58 s/Bild, während die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild erreicht (60 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt 8 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was sie zur bevorzugten GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4090 einen um 35 % höheren Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 4090 1451 Seiten/min im Vergleich zu 991 Seiten/min der RTX 4080 Super Pro (46 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests 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 und RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für Visuelle Aufgaben) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Dokumentdigitalisierung.
Hier sehen Sie, wie die RTX® 4090 und RTX® 4080 Super Pro große visuelle KI-Aufgaben im Produktionsumfeld bewältigen – entscheidend für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalysen.
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 und die RTX 4080 Super Pro 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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