Direkter Leistungsvergleich zwischen dem RTX Pro 4000 Blackwell und der RTX 4070 Ti Super, basierend auf 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass das RTX Pro 4000 Blackwell in 13 von 19 Benchmarks gewinnt (eine Erfolgsquote von 68%), während die RTX 4070 Ti Super nur 6 Testergebnisse für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, weisen sowohl die RTX Pro 4000 Blackwell als auch die RTX 4070 Ti Super bei 2 vLLM-Benchmarks eine nahezu identische Leistung auf. Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 226 Tokens/s, während die RTX 4070 Ti Super 229 Tokens/s erreicht (1 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 1 von 2 High-Throughput-Tests, was zeigt, dass beide für Produktionseinsätze gleichermaßen geeignet sind.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX Pro 4000 Blackwell als auch die RTX 4070 Ti Super in 3 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 71 Token/s, während die RTX 4070 Ti Super 73 Token/s erreicht (3 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen der 3 Single-User-Tests, was die RTX 4070 Ti Super zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 54 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX Pro 4000 Blackwell 31 s/Bild im Vergleich zu den 64 s/Bild der RTX 4070 Ti Super (106 % schneller). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 8 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX Pro 4000 Blackwell einen 19 % höheren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (45 % schneller). 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 4070 Ti Super in unserem Bestand erhoben. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für produktive Chatbots, Multi-Agenten-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen gemessen, etwa für persönliche KI-Assistenten oder lokale Entwicklungen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den 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 die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B-Modell (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 Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell 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 Geschwindigkeit für die Digitalisierung von Dokumenten in Seiten pro Minute. So sehen Sie, wie sich die RTX-Pro-Karten RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – 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 einzigen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super 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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