Direct performance comparison between the RTX Pro 5000 Blackwell and RTX 4070 Ti Super across 19 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 5000 Blackwell winning all 19 out of 19 benchmarks, while the RTX 4070 Ti Super has no wins. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX Pro 5000 Blackwell is 874% faster than the RTX 4070 Ti Super (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s vs RTX 4070 Ti Super's 242 tokens/s (870% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 2 out of 2 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX Pro 5000 Blackwell is 60% faster than the RTX 4070 Ti Super (median across 3 benchmarks). Running qwen3:8b, the RTX Pro 5000 Blackwell generates 160 tokens/s vs RTX 4070 Ti Super's 100 tokens/s (60% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 3 out of 3 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
Für Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Aufgaben ist der RTX Pro 5000 Blackwell im Median über 10 Benchmarks 92 % schneller als der RTX 4070 Ti Super. Beim Test mit sd3.5-large verarbeitet er 4,2 Bilder pro Minute, verglichen mit 0,37 Bildern pro Minute des RTX 4070 Ti Super (1.027 % schneller). In allen 10 von 10 Bildgenerierungs-Tests setzt sich der RTX Pro 5000 Blackwell durch und gilt damit als optimale Wahl für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochkonkurrierende Visuelle Arbeitslasten (16 bis 64 parallele Anfragen) bietet die RTX Pro 5000 Blackwell eine um 304 % höhere Leistung gegenüber der RTX 4070 Ti Super (Mittelwert aus 2 Benchmarks). Beim Test mit llava-1.5-7b verarbeitet sie 283 Bilder/Min. im Vergleich zu 45 Bilder/Min. der RTX 4070 Ti Super (524 % schneller). Die RTX Pro 5000 Blackwell gewinnt 2 von 2 Visionstests, was sie zur empfohlenen GPU für produktionsreife Dokumentenverarbeitung und multimodale KI macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern erfasst, die GPUs der Typen RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super aus unserer Flotte nutzen. Anders als bei synthetischen LaborTests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern mit realen KI-Arbeitslasten – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4070 Ti Super mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit bei Einzelanfragen, etwa für persönliche KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter anderem wurden folgende Modelle getestet: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux, SDXL und SD3.5 Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypenentwicklung sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX Pro 5000 Blackwell und die RTX 4070 Ti Super Ihre Bildlast verarbeiten.
Vision benchmarks test multimodal and document processing with high concurrent load (16-64 parallel requests) using real-world test data. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyzes a photograph of an elderly woman in a flower field with a golden retriever, testing scene understanding and visual reasoning at batch size 32 to report images per minute. TrOCR-base (334M parameter OCR model) processes 2,750 pages of Shakespeare's Hamlet scanned from historical books with period typography at batch size 16, measuring pages per minute for document digitization. See how RTX Pro 5000 Blackwell and RTX 4070 Ti Super handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
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.
Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI FLOPS), die in der ersten Zeile angezeigt wird, fasst alle KI-Benchmarkergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Unter Verwendung des RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) gibt diese Kennzahl Ihnen einen direkten Vergleich zwischen dem RTX Pro 5000 Blackwell und dem RTX 4070 Ti Super hinsichtlich ihrer Leistung bei KI-Anwendungen. 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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