Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 6000 Blackwell Aufgenommen aus 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell 1 von 27 Benchmarks gewinnt (4% Gewinnrate), während die RTX Pro 6000 Blackwell 26 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 90 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 258 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2481 Token/s erreicht (90 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 3 High-Throughput-Tests, was die RTX Pro 6000 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 51 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 57 Token/s erreicht (83 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt von 8 Single-User-Tests keinen, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 4000 Blackwell 75 % langsamer als die RTX Pro 6000 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 6000 Blackwell 7,2 Bilder/min erreicht (89 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 2000 Blackwell 77 % geringere Durchsatz als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/Minute, während die RTX Pro 6000 Blackwell 440 Bilder/Minute erreicht (85 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 2 Vision Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzorientierte Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX Pro 2000 Blackwell und RTX Pro 6000 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die echte KI-Workloads verarbeiten – was Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten liefert.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 6000 Blackwell mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Einzelanfrageschnelligkeit 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 Erzeugung von KI-Kunst, 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 Pro 6000 Blackwell 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 zur Dokumentdigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 6000 Blackwell Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads verarbeiten – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentverarbeitung 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 (Trooper AI FLOPS) Score, der in der ersten Zeile angezeigt wird, fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt diese Bewertung sofort, wie RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 6000 Blackwell insgesamt für 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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