Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 5090 und der RTX 4090 anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 bei 22 von 27 Benchmarks gewinnt (Siegerquote von 81 %), während die RTX 4090 fünf Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 5090 um 35 % schneller als die RTX 4090 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu den 706 Tokens/s der RTX 4090 (35 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 3 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 um 49 % schneller als die RTX 4090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 5090 71 Tokens/s gegenüber 45 Tokens/s der RTX 4090 (59 % schneller). Die RTX 5090 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 5090 um 27 % schneller als die RTX 4090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 5090 12 s/Bild im Vergleich zu den 58 s/Bild der RTX 4090 (408 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 10 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 5090 einen 46 % höheren Durchsatz als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 5090 336 Bilder/min im Vergleich zu 217 Bildern/min der RTX 4090 (55 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4090 und RTX 4090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – was Ihnen transparente und praxisnahe Leistungsdaten liefert.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 5090 und RTX 4090 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 Entwicklung gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 5090 und RTX 4090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16–64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell für Visuellen Input mit 7 Mrd. Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und überprüft 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 alter Schriftart –, wobei bei einer Batchgröße von 16 die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute gemessen wird, um die Dokumentdigitalisierung zu bewerten. So lässt sich erkennen, wie RTX 5090 und RTX 4090 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich der RTX 5090 und der RTX 4090 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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