Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 Pro auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell 2 von 27 Benchmarks gewinnt (7 % Gewinnrate), während die RTX 4090 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 82 % langsamer als die RTX 4090 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 4090 Pro 1221 Tokens/s erreicht (82 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 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 34 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 42 Tokens/s erreicht (77 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 62 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 1,9 Bilder/min, während die RTX 4090 Pro 9,7 Bilder/min erreicht (80 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 4000 Blackwell um 62 % geringere Durchsatzraten als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min, während die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min erreicht (75 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die RTX 4090 Pro 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 Pro in unserem Bestand erfasst. 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 4090 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-gestützte 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 4090 Pro 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 zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 Pro Produktionsmaßstäbliche 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)-Score in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Ausgehend von der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Score sofort, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 4090 Pro 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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