RTX A4000 gegen RTX 4090: Direkter Leistungsvergleich anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX A4000 bei 3 von 19 Benchmarks (Winquote: 16 %) gewinnt, während der RTX 4090 in 16 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – mit echten Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX A4000 77 % langsamer als die RTX , (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Token/s, während die RTX 4090 706 Token/s erreicht (77 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 56 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX A4000 76 Token/s, während die RTX 4090 173 Token/s erreicht (56 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 4 Single-User-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX A4000 um 46 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd1.5 benötigt die RTX A4000 1,8 s/Bild, während die RTX 4090 0,85 s/Bild erreicht (52 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion Workloads macht.
Für hochkonkurrente Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX A4000 um 74 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX A4000 42 Bilder/min, während die RTX 4090 217 Bilder/min erreicht (81 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX A4000 und RTX 4090 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-A4000- und RTX-4090-GPUs bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-KI-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 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-A4000- und RTX-4090-Karten Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7-Milliarden-Parameter-Vision-Sprache-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Szenenverständnis sowie visuelles logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der Bilder pro Minute zu ermitteln. TrOCR-base (334-Mio.-Parameter-OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst die Seiten pro Minute, um die Digitalisierung von Dokumenten zu bewerten. Erfahren Sie, wie sich RTX-A4000- und RTX-4090-Karten für produktionsrelevante visuelle KI-Arbeitslasten eignen – 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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX A4000 und 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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