RTX Pro 4000 Blackwell-Vergleich mit der RTX 4090: Direkter Leistungsvergleich anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell in 2 von 27 Benchmarks (7 % Siegquote) gewinnt – während die RTX 4090 in 25 Tests siegt. Alle Ergebnisse stammen automatisch aus aktiven Mietservern und liefern Echtwelt-Performance-Daten.
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 beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX Pro 4000 Blackwell und die RTX 4090 mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktions-Chatbots, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für persönliche KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 zur Ermittlung der Bilder pro Minute. 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 Seiten pro Minute für die Dokumentendigitalisierung. So sehen Sie, wie die RTX-Pro-4000-Blackwell-Karte und die RTX-4090 große visuelle KI-Arbeitslasten 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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 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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