Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX A4000 und der RTX Pro 4000 Blackwell anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 bei 3 von 19 Benchmarks (Winquote: 16 %) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell in 16 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern Echtwelt-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 beide Frameworks: vLLM (Hohe Durchsatzleistung) und Ollama (Einzelnutzer). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie die RTX A4000 und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 sowie weitere.
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 Pro 4000 Blackwell Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodalen Inhalten sowie Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit Echtwelt-Datensätzen. 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 und visuelles Schlussfolgern 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 zeitgenössischer Typografie bei einer Batch-Größe von 16, wobei die Leistung in Seiten pro Minute für die Digitalisierung gemessen wird. So sehen Sie, wie sich die RTX-A4000-Karte bzw. die RTX-Pro-4000-Blackwell-Plattform im produktiven Einsatz bewährt – 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 Pro 4000 Blackwell 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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