Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX Pro 4000 Blackwell und der RTX 4080 Super Pro anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell bei 2 von 27 Benchmarks (7 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 4080 Super Pro 25 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – mit echten Performance-Daten unter Realbedingungen.
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 beide Frameworks: vLLM (Hochdurchsatz) und Ollama (Einzelnutzer). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, 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 bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie sich die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro mit Ihren Bildlasten verhalten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Das LLaVA 1.5 7B (Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das TrOCR-base (OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, was für die Dokumentendigitalisierung maßgeblich ist. Hier sehen Sie, wie die Grafikkarten NVIDIA RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro produktionsreife 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 und die RTX 4080 Super Pro 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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