RTX Pro 4000 Blackwell-Direkter Leistungsvergleich mit dem RTX Pro 4500 Blackwell anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX Pro 4000 Blackwell bei nur 2 von 27 Benchmarks (7 % Siegquote) gewinnt, während der RTX Pro 4500 Blackwell in 25 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX Pro 4000 Blackwell 62 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 226 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 589 Tokens/s erreicht (62 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 3 High-Throughput-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 4000 Blackwell 23 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Token/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 35 Token/s erreicht (73 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen der 8 Single-User-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 29 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 0,79 Bilder/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 2,9 Bilder/min erreicht (72 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 2 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 4000 Blackwell um 47 % geringere Durchsatzwerte als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 179 Bilder/min erreicht (63 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 2 Visionstests, was die RTX Pro 4500 Blackwell 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 Pro 4500 Blackwell 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 beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 4500 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen 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 bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 4500 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Visueller-Sprach-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blütenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelles Schlussfolgern bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten von William Shakespeares ‚Hamlet‘, eingescannt aus historischen Werken mit historischer Schriftart, bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, was für die Dokumentendigitalisierung maßgeblich ist. So sehen Sie, wie die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 4500 Blackwell produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben 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 der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX Pro 4000 Blackwell und die RTX Pro 4500 Blackwell insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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