RTX Pro 5000 Blackwell-Leistungsvergleich mit der RTX 4090: Direkter Vergleich über 27 standardisierte KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX Pro 5000 Blackwell in 22 von 27 Benchmarks gewinnt (Siegerquote von 81 %), während die RTX 4090 fünf Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – damit erhalten Sie echte Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und mehragentige KI-Systeme bei gleichzeitigem Abarbeiten mehrerer Anfragen ist der RTX Pro 5000 Blackwell mit einer 247 %-igen Geschwindigkeitssteigerung im Vergleich zum RTX 4090 (Median aus drei Benchmark-Durchläufen) ausgestattet. Bei dem Modell nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erzielt das Gerät eine Leistung von 2.241 Tokens pro Sekunde, wohingegen der RTX 4090 nur 645 Tokens pro Sekunde erreicht – ebenfalls ein Unterschied von 247 %. In allen drei Hochdurchsatz-Benchmarks setzt sich der RTX Pro 5000 Blackwell durch (3/3 Siege) und stellt damit die stärkere Option für produktive Chatbot-Anwendungen sowie Batchverarbeitungsprozesse dar.
Bei persönlichen KI-Assistenten und lokaler Entwicklung mit Einzelanfragen ist die RTX Pro 5000 Blackwell um 15 % schneller als die RTX 4090 (Mittelwert aus 8 Benchmarks). Mit dem Modell deepseek-r1:32b erzeugt sie 54 Tokens/s gegenüber 45 Tokens/s der RTX 4090 (+21 %). In 7 von 8 Einzeltests schneidet das System besser ab – optimal für individuelle Coding-Hilfen oder Prototypenentwicklung.
Für Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Aufgaben ist der RTX Pro 5000 Blackwell um 154 % schneller als der RTX 4090 (Mittelwert aus 12 Benchmarks). Beim Test mit sd3.5-medium erzeugt der RTX Pro 5000 Blackwell Bilder in 5,5 Sekunden pro Bild, verglichen mit 28 Sekunden pro Bild des RTX 4090 (401 % schneller). In 8 von 12 Tests zur Bildgenerierung schneidet der RTX Pro 5000 Blackwell besser ab – damit ist er die bevorzugte GPU für KI-generierte Kunst und Bildproduktion.
Für Hochleistungs-Vision-Aufgaben mit hoher Parallelität (16 bis 64 gleichzeitige Anfragen) erzielt der RTX Pro 5000 Blackwell eine um 17 % höhere Leistung gegenüber der RTX 4090 (Mittelwert aus zwei Benchmarktests). Im Test mit llava-1.5-7b verarbeitet er 283 Bilder pro Minute, während die RTX 4090 nur auf 217 Bilder pro Minute kommt – das entspricht einer Steigerung von 31 %. Der RTX Pro 5000 Blackwell gewinnt beide getesteten Vision-Szenarien und gilt somit als optimale Wahl für produktionsreife Dokumentenverarbeitung sowie multimodale KI-Systeme.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs der Typen RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4090 aus unserer Flotte erhoben. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, realweltbezogene Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie sich die RTX Pro 5000 Blackwell und die RTX 4090 bei 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen schlagen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme sowie API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungszwecke. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Benchmarks zur Bildgenerierung decken Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen ab. Das ist entscheidend für KI-gestützte Kunstwerke, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX-Pro-5000-Blackwell-Karte und die RTX-4090 Ihre Bildlast verarbeiten.
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, eingescannt aus historischen Werken mit historischer Schriftart, bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute zur Digitalisierung von Dokumenten.
So sehen Sie, wie die Grafikkarten NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4090 große visuelle KI-Aufgaben bewältigen – entscheidend 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 5000 Blackwell und die RTX 4090 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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