RTX 5090-Direkter Leistungsvergleich mit dem RTX 3090 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 5090 bei 23 von 26 Benchmarks gewinnt (Siegerquote: 88%), während der RTX 3090 nur drei Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – basierend auf Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX 5090 um 73 % schneller als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu 583 Tokens/s der RTX 3090 (64 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die stärkere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 um 76 % schneller als die RTX 3090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 5090 175 Tokens/s im Vergleich zu 96 Tokens/s der RTX 3090 (83 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 5090 125 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 5090 12 s/Bild im Vergleich zu 88 s/Bild der RTX 3090 (661 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 12 von 12 Bildgenerierungstests und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) bietet die RTX 5090 eine um 146 % höhere Leistung als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 5090 1976 Seiten/min im Vergleich zu 751 Seiten/min der RTX 3090 (163 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit 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 5090 und RTX 3090 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.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 5090 und RTX 3090 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, 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 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 5090 und RTX 3090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B-Modell (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld zusammen mit einem Golden Retriever und überprüft so Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Anzahl der generierten Bilder pro Minute zu bestimmen. Das Modell TrOCR-base (mit 334 Millionen Parametern als OCR-System) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit zeitgenössischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und misst dabei die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die digitale Archivierung. So lässt sich erkennen, wie RTX-5090- und RTX-3090-Karten große visuelle KI-Anforderungen im Produktiveinsatz bewältigen – entscheidend etwa für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement oder 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 5090 und die 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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