Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX Pro 4000 Blackwell und der RTX 3090 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell in 10 von 26 Benchmarks (38 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 3090 bei 16 Tests siegt. 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 Pro 4000 Blackwell 60 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 258 Token/s, während die RTX 3090 583 Token/s erreicht (56 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 3090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 4000 Blackwell 24 % langsamer als die RTX 3090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Token/s, während die RTX 3090 36 Token/s erreicht (73 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keine der 8 Einzelbenutzertests, was die RTX 3090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell um 13 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX Pro 4000 Blackwell 31 s/Bild im Vergleich zu 38 s/Bild der RTX 3090 (23 % schneller). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 10 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Bei hochparallelen Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 4000 Blackwell um 26 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min, während die RTX 3090 147 Bilder/min erreicht (55 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 1 von 2 Vision-Tests, was zeigt, dass beide GPUs Produktions-Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 3090 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 Pro 4000 Blackwell und die RTX 3090 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-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 durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 3090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und überprüft dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die erzeugten Bilder pro Minute zu messen. Der TrOCR-base-Modell (mit 334 Millionen Parametern als OCR-System) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und bestimmt damit die bearbeitete Menge an Seiten pro Minute, was für die Dokumentendigitalisierung maßgeblich ist. So sehen Sie, wie die RTX-Pro-4000-Blackwell-Karte und die RTX-3090 produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalysen.
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 einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX Pro 4000 Blackwell im Vergleich zur RTX 3090 für KI-Arbeitslasten insgesamt schlägt. 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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