Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 5090 und der RTX 4090 Pro anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 in 20 von 27 Benchmarks (Siegerquote: 74 %) gewinnt, während die RTX 4090 Pro sieben 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 28 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 1318 Tokens/s erreicht (28 % langsamer). Die RTX 5090 gewinnt keine der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 um 50 % schneller als die RTX 4090 Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 5090 71 Tokens/s im Vergleich zu 45 Tokens/s der RTX 4090 Pro (59 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und eignet sich daher ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux Workloads ist die RTX 5090 um 31 % schneller als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium schließt die RTX 5090 in 4,5 s/Bild ab, während die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild benötigt (38 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 10 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 5090 einen um 30 % höheren Durchsatz als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 5090 1976 Seiten/min im Vergleich zu 1468 Seiten/min der RTX 4090 Pro (35 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 5090 und RTX 4090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 5090 und RTX 4090 Pro 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 bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 5090 und RTX 4090 Pro Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige 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.
Der TrOCR-base-Modell (mit 334 Mio. Parametern als OCR-System) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten.
So sehen Sie, wie sich RTX 5090 und RTX 4090 Pro im Umgang mit produktionsrelevanten 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX 5090 und RTX 4090 Pro 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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