RTX 4090-Vergleich mit der RTX Pro 5000 Blackwell: Direkter Leistungsvergleich anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 in fünf von 27 Benchmarks (19 % Siegquote) gewinnt, während die RTX Pro 5000 Blackwell in 22 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 die RTX 4090 im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell mit einem Medianwert aus drei Benchmarks als 71 % langsamer. Für das Modell nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 liegt die Token-Geschwindigkeit bei 645 Tokens/s, während das RTX Pro 5000 Blackwell 2241 Tokens/s erzielt (ebenfalls 71 % langsamer). Die RTX 4090 schneidet in keiner der drei Hochleistungsbenchmarks besser ab, sodass das RTX Pro 5000 Blackwell für produktive API-Arbeitslasten besser geeignet erscheint.
Bei persönlichen KI-Assistenten sowie lokaler Entwicklung mit Einzelanfragen ist die RTX 4090 13 % langsamer als die RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert aus 8 Benchmarks). Beim Test mit llama3.1:8b-instruct-q8_0 erreicht sie 108 Tokens/s, während die RTX Pro 5000 Blackwell 133 Tokens/s liefert (19 % schneller). In den Einzelnutzertests schneidet die RTX 4090 nur einmal von acht Tests besser ab, weshalb sich die RTX Pro 5000 Blackwell für lokale KI-Anwendungen besser eignet.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Arbeitslasten ist der RTX 4090 im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell um 43 % langsamer (Medianwert aus 12 Benchmarks). Beim Test des Modells sd3.5-medium erstellt der RTX 4090 pro Bild in 28 Sekunden, während das RTX Pro 5000 Blackwell nur 5,5 Sekunden benötigt (80 % langsamer). In den Image-Generierungstests gewinnt der RTX 4090 nur 4 von 12 Durchläufen, weshalb das RTX Pro 5000 Blackwell für solche Aufgaben die bessere Wahl darstellt.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16–64 parallele Anfragen) erzielt die RTX 4090 einen um 14 % niedrigeren Durchsatz im Vergleich zur RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert aus zwei Benchmarks). Beim Test mit llava-1.5-7b bearbeitet die RTX 4090 217 Bilder pro Minute, während die RTX Pro 5000 Blackwell 283 Bilder pro Minute erreicht – also 23 % langsamer. Die RTX 4090 gewinnt keinerlei der beiden Vision-Tests, weshalb sich die RTX Pro 5000 Blackwell für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Arbeitslasten besser eignet.
GPU-Server mit RTX 4090 bestellen Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs der Typen RTX 4090 und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte erhoben. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, realweltnahe Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4090 und die RTX Pro 5000 Blackwell mit 16–64 parallelen Anfragen performen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen sowie API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen dagegen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, 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-Prototypenentwicklung sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 4090 und das RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen Multimodale Verarbeitung und Dokumentenbearbeitung unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen), wobei Echtwelt-Datensätze verwendet werden. 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 – dies überprüft Szenenverständnis und visuelles Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 zur Angabe der Bilder pro Minute. TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst dabei die Seiten pro Minute für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich die RTX 4090 sowie die RTX Pro 5000 Blackwell im Umgang mit produktionsrelevanten visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenverarbeitung und 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.
Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile vereint alle KI-Leistungsergebnisse zu einem einzelnen Wert. Bei Verwendung der RTX 3090 als Basisreferenz (100 TAIFlops) gibt diese Kennzahl einen direkten Vergleich zwischen RTX 4090 und dem RTX Pro 5000 Blackwell für Ihre KI-Anwendungsfälle wieder.Mehr zum Thema TAIFlops erfahren Sie hier →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
GPU-Server mit RTX 4090 bestellenGPU-Server mit RTX Pro 5000 Blackwell bestellenAlle Benchmarks ansehen