RTX Pro 4000 Blackwell-Direkter Leistungsvergleich mit dem RTX Pro 5000 Blackwell anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX Pro 4000 Blackwell bei allen 27 Benchmarks keine Siege erzielt, während der RTX Pro 5000 Blackwell alle 27 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Bei Produktions-API-Servern sowie Multi-Agent-KI-Systemen mit mehreren parallelen Anfragen erweist sich der RTX Pro 4000 Blackwell im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell als 90 % langsamer (Medianwert aus 3 Benchmarks). Für das Modell nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 liegt die Leistung des RTX Pro 4000 Blackwell bei 226 Tokens/s, wohingegen der RTX Pro 5000 Blackwell 2241 Tokens/s erzielt (ebenfalls ein Leistungsabfall um 90 %). In keiner der drei Hochleistungsbenchmarks setzt sich der RTX Pro 4000 Blackwell durch, was den RTX Pro 5000 Blackwell zur besseren Wahl für produktive API-Anwendungen macht.
Bei persönlichen KI-Assistenten und lokaler Entwicklung mit einzelnen Anfragen ist das RTX Pro 4000 Blackwell mit einem Medianwert aus 8 Benchmarks 45 % langsamer als das RTX Pro 5000 Blackwell. Beim Test mit qwen3:32b generiert es nur 9,6 Tokens/s, während das RTX Pro 5000 Blackwell 50 Tokens/s erreicht (81 % langsamer). Das RTX Pro 4000 Blackwell schneidet in keiner der 8 Einzelnutzertests besser ab – damit eignet sich das RTX Pro 5000 Blackwell besser für lokale KI-Entwicklungsanwendungen.
Bei Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Arbeitslasten ist der RTX Pro 4000 Blackwell im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell mit einer medianen Leistung aus 12 Benchmarks um 66 % langsamer. Beim Test mit sd3.5-medium erzeugt der RTX Pro 4000 Blackwell lediglich 1,9 Bilder pro Minute, wohingegen der RTX Pro 5000 Blackwell auf 11 Bilder pro Minute kommt – das entspricht einer Geschwindigkeit, die um 82 % höher liegt. Der RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinerlei Test unter den zwölf Durchläufen zur Bildgenerierung, sodass sich der RTX Pro 5000 Blackwell für solche Anwendungsfälle als die überlegene Wahl erweist.
Für Hochkonkuranzen bei Vision-Aufgaben (16–64 parallele Anfragen) liefert der RTX Pro 4000 Blackwell einen um 63 % niedrigeren Durchsatz im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert über 2 Benchmarks). Beim Test mit llava-1.5-7b bearbeitet er 66 Bilder pro Minute, während der RTX Pro 5000 Blackwell 283 Bilder pro Minute erreicht (77 % langsamer). Der RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinerlei der beiden Vision-Tests, sodass der RTX Pro 5000 Blackwell die bessere Wahl für hochdurchsatzintensive Vision-KI-Arbeitslasten darstellt.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern erfasst, die GPUs der Typen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte nutzen. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern mit realen KI-Arbeitslasten – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks verdeutlichen die Leistung der RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 sowie weitere.
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Parallelbelastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für Visuelle Aufgaben) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und prüft dabei Szenenerkennung sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, entscheidend für die digitale Archivierung.
Hier sehen Sie, wie die Grafikkarten NVIDIA RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell große visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement und automatisierte Bilderkennung.
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 5000 Blackwell 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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