Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 5090 Über 27 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell 2 von 27 Benchmarks gewinnt (7% Gewinnrate), während die RTX 5090 25 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern realistische Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX Pro 4000 Blackwell 73 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 258 Token/s, während die RTX 5090 954 Token/s erreicht (73 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keine von 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 5090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 4000 Blackwell 57 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Token/s, während die RTX 5090 64 Token/s erreicht (85 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keine der 8 Single-User-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 48 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 0,79 Bilder/min, während die RTX 5090 5,2 Bilder/min erreicht (85 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keine der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 4000 Blackwell um 71 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min, während die RTX 5090 336 Bilder/min erreicht (80 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 2 Visionstests, was die RTX 5090 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 5090 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 5090 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – 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. 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 KI-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 5090 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 5090 Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads bewältigen – kritisch 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. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) sagt dieser Score sofort aus, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX 5090 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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