Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro Auf Basis von 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro orte 4000 Blackwell 2 von 27 Benchmarks gewinnt (7% Gewinnrate), während die RTX 4080 Super Pro 25 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX Pro 4000 Blackwell 57 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 226 Tokens/s, während die RTX 4080 Super Pro 530 Tokens/s erreicht (57 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4080 Super Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 4000 Blackwell 17 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 32 Token/s erreicht (70 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen der 8 Single-User-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 19 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 0,79 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 2,5 Bilder/min erreicht (69 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 2 von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX Pro 4000 Blackwell um 42 % geringere Durchsatzraten als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min erreicht (62 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keine der 2 Visionstests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro 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 Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro 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, den Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro 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 für die Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro Produktions-maßstäbliche visuelle KI-Workloads verarbeiten – 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)-Score in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Score sofort, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro im Gesamtvergleich 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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