Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX A4000 Basierend auf 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden, zeigt der Test, dass die RTX Pro 4000 Blackwell 16 von 19 Benchmarks (84% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX A4000 3 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 58 % schneller als die RTX A4000 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 258 Tokens/s im Vergleich zu 163 Tokens/s der RTX A4000 (58 % schneller). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests und ist somit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 4000 Blackwell 46 % schneller als die RTX A4000 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 113 Tokens/s im Vergleich zu 76 Tokens/s der RTX A4000 (48 % schneller). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 4 von 4 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 53 % schneller als die RTX A4000 (Median über 10 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium benötigt die RTX Pro 4000 Blackwell 31 s/Bild im Vergleich zu 49 s/Bild der RTX A4000 (59 % schneller). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 4000 Blackwell 59 % mehr Durchsatz als die RTX A4000 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 768 Seiten/Min. im Vergleich zu den 474 Seiten/Min. der RTX A4000 (62 % schneller). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 2 von 2 Vision-Tests, was sie zur bevorzugten GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX Pro 4000 Blackwell und RTX A4000 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 A4000 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-gesteuerte 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 A4000 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 Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX A4000 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 fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Ausgehend von der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Score sofort, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX A4000 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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