Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 Aufgenommen aus 27 standardisierten KI-Benchmarks unserer Produktionsflotte. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell 2 von 27 Benchmarks gewinnt (7% Gewinnrate), während die RTX 4090 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 bearbeiten, ist die RTX Pro 4000 Blackwell 65 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 3 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 226 Tokens/s, während die RTX 4090 645 Tokens/s erreicht (65 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 4000 Blackwell 36 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Token/s, während die RTX 4090 43 Token/s erreicht (77 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keine von 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 20 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 0,79 Bilder/min, während die RTX 4090 1,1 Bilder/min erreicht (25 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen der 12 Tests zur Bilderzeugung, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 4000 Blackwell eine um 58 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min, während die RTX 4090 217 Bilder/min erreicht (70 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen der 2 Vision Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale 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 4090 mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – ideal 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 Erzeugung von KI-Kunst, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
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 4090 Produktions-maßstäbliche visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, 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 Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 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.
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