Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX A4000 und RTX Pro 4000 Blackwell Aufgenommen aus 19 standardisierten KI-Benchmarks unserer Produktionsflotte. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 3 von 19 Benchmarks gewinnt (16% Gewinnrate), während die RTX Pro 4000 Blackwell 16 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten realistische Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen ausführen, ist die RTX A4000 37 % langsamer als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Tokens/s, während die RTX Pro 4000 Blackwell 258 Tokens/s erreicht (37 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 High-Throughput-Tests, was die RTX Pro 4000 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 32 % langsamer als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX A4000 76 Token/s, während die RTX Pro 4000 Blackwell 113 Token/s erreicht (33 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keines von 4 Single-User-Tests, was die RTX Pro 4000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX A4000 35 % langsamer als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX A4000 49 s/Bild, während die RTX Pro 4000 Blackwell 31 s/Bild erreicht (37 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keine der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX A4000 um 37 % geringere Durchsatzraten als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX A4000 474 Seiten/min, während die RTX Pro 4000 Blackwell 768 Seiten/min erreicht (38 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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 beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX A4000 und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX A4000 und RTX Pro 4000 Blackwell Ihre Bild-Workloads bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX A4000 und RTX Pro 4000 Blackwell Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenverarbeitung 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 Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX A4000 und RTX Pro 4000 Blackwell insgesamt für KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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