RTX 4090 vs. RTX Pro 6000 Blackwell – GPU-Benchmark-Vergleich

RTX 4090 gegen RTX Pro 6000 Blackwell: Direkter Leistungsvergleich anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld stammen. Die Tests zeigen, dass der RTX 4090 in 6 von 27 Benchmarks siegt (eine Erfolgsquote von 22%), während der RTX Pro 6000 Blackwell in 21 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.

vLLM Hochleistungsinferenz: RTX 4090 um 84 % langsamer

Bei Produktions-API-Servern und Multiagenten-KI-Systemen mit mehreren parallelen Anfragen ist der RTX 4090 laut Medianschnitt aus drei Benchmarks um 84 % langsamer als der RTX Pro 6000 Blackwell. Für das Modell nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erzielt der RTX 4090 lediglich 645 Token/s, während der RTX Pro 6000 Blackwell 4124 Token/s erreicht (84 % langsamer). Der RTX 4090 gewinnt keinerlei Test unter den drei Hochleistungsbenchmarks, sodass sich der RTX Pro 6000 Blackwell für Produktivumgebungen mit API-Last besser eignet.

Ollama Einzelbenutzer-Inferenz: RTX 4090 um 27 % langsamer

Bei persönlichen KI-Assistenten und lokaler Entwicklung mit einzelnen Anfragen ist die RTX 4090 27 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Mittelwert aus 8 Benchmarks). Bei der Ausführung von deepseek-r1:32b erzeugt die RTX 4090 45 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 67 Tokens/s erreicht (33 % langsamer). Die RTX 4090 schneidet bei 1 von 8 Einzelbenutzertests besser ab – dennoch bleibt die RTX Pro 6000 Blackwell für lokale KI-Entwicklungszwecke die empfehlenswertere Lösung.

Bildgenerierung: RTX 4090 58 % langsamer

Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 58 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4090 28 s/Bild, während die RTX Pro 6000 Blackwell 3,5 s/Bild erreicht (87 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt 4 von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.

Vision AI: RTX 4090 47% geringere Durchsatzleistung

Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16 bis 64 parallele Anfragen) erzielt die RTX 4090 einen um 47 % niedrigeren Durchsatz im Vergleich zur RTX Pro 6000 Blackwell (Mittelwert aus zwei Benchmarks). Bei Tests mit llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 nur noch 217 Bilder pro Minute, wohingegen die RTX Pro 6000 Blackwell auf 442 Bilder pro Minute kommt – das entspricht einer um 51 % geringeren Leistung. In keinem der beiden Vision-Tests setzt sich die RTX 4090 durch; damit ist die RTX Pro 6000 Blackwell für anspruchsvolle Vision-KI-Arbeitslasten mit hohem Durchsatz die bessere Wahl.

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Leistung:
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Über diese Benchmarks von RTX 4090 vs. RTX Pro 6000 Blackwell

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4090 und RTX Pro 6000 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.

LLM-Inferenz-Benchmarks

vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4090 und das RTX Pro 6000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-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.

Benchmarks zur Bildgenerierung

Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-gestützte Kunstwerke, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4090 und das RTX Pro 6000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.

Vision-KI-Benchmarks

Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele 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 (eine OCR-basierte Architektur 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 Geschwindigkeit für die Digitalisierung als Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie sich die RTX-4090-Karte und der RTX-Pro-6000-Chip der Blackwell-Serie im produktiven Einsatz bewähren – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder automatisierte Bildanalysen.

Systemleistung

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.

TAIFlops-Wert

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 Pro 6000 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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