Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super basierend auf 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell 13 von 19 Benchmarks (68% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super 6 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.
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.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX Pro 4000 Blackwell Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
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.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super 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. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gesteuerte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super 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. Erfahren Sie, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content Moderation, 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 kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basis (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super insgesamt bei 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.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX Pro 4000 Blackwell GPU-Server mit RTX 4070 Ti Super bestellen Alle Benchmarks anzeigen