RTX A4000-Vergleich mit der RTX 4080 Super Pro: Direkter Leistungsvergleich anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld stammen. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 nur 1 von 19 Benchmarks gewinnt (Gewinnquote: 5%), während die RTX 4080 Super Pro in 18 Tests siegt. Alle Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben – damit erhalten Sie echte Performance-Daten unter Realbedingungen.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX A4000 70 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 549 Token/s erreicht (70 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 Hochdurchsatztests, was die RTX 4080 Super Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 42 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX A4000 47 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 82 Token/s erreicht (43 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keine der 4 Single-User-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX A4000 55 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX A4000 107 s/Bild, während die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild erreicht (78 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX A4000 64 % weniger Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX A4000 42 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min erreicht (76 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX A4000 und RTX 4080 Super Pro 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.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX A4000 und der RTX 4080 Super Pro mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder 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 Kunstwerke, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie sich RTX A4000 und RTX 4080 Super Pro mit Ihren Bildlasten verhalten.
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 (eine OCR-basierte Lösung 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 Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX-A4000- und RTX-4080-Super-Pro-Karten im produktiven Einsatz bewähren – 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 A4000 und die RTX 4080 Super 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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