Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 5090 und der RTX 4070 Ti Super anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 alle 19 von 19 Benchmarks gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super keine Siege verbuchen konnte. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 5090 212 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 5090 522 Tokens/s im Vergleich zu 229 Tokens/s der RTX 4070 Ti Super (128 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung bei jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 102 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 5090 202 Token/s im Vergleich zu 100 Token/s der RTX 4070 Ti Super (102 % schneller). Die RTX 5090 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 5090 130 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 10 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large erreicht die RTX 5090 5,2 Bilder/min im Vergleich zu den 0,37 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (1308 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 5090 einen 391 % höheren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 5090 336 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (640 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Vision Tests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 5090- und RTX 4070 Ti Super-GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen sowohl das Framework vLLM (High-Throughput) als auch Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 5090 und RTX 4070 Ti Super mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen hingegen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, insbesondere für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. 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 und kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 5090 und RTX 4070 Ti Super Ihre Bildlast bewältigen.
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 logisches Denken 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 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 von Dokumenten in Seiten pro Minute. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX-5090 und RTX-4070-Ti-Super im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung 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.
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 RTX 4070 Ti Super 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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