RTX Pro 6000 Blackwell-Vergleich mit der RTX 3090: Direkter Leistungsvergleich anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld stammen. Die Tests zeigen, dass der RTX Pro 6000 Blackwell in 25 von 26 Benchmarks siegt (Siegerquote: 96%), während die RTX 3090 nur einen Test gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – für echte Welt-Daten.
Bei Produktions-API-Servern und Multiagenten-KI-Systemen mit mehreren parallelen Anfragen ist der RTX Pro 6000 Blackwell 693 % schneller als der RTX 3090 (Medianwert über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erzielt er 4.344 Token/s im Vergleich zu 583 Token/s des RTX 3090 (entspricht einer Beschleunigung um 645 %). In allen 2 von 2 Hochlasttests schneidet der RTX Pro 6000 Blackwell besser ab und eignet sich somit optimal für produktive Chatbot-Anwendungen sowie Batchverarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungen mit jeweils einer einzelnen Anfrage ist die RTX Pro 6000 Blackwell um 61 % schneller als die RTX 3090 (Mittelwert aus 8 Benchmarktests). Bei der Ausführung des Modells deepseek-r1:32b erzeugt sie 67 Tokens/s gegenüber 38 Tokens/s der RTX 3090 – das entspricht einer Beschleunigung um 76 %. Die RTX Pro 6000 Blackwell setzt sich in allen 8 Einzelnutzertests durch und ist somit besonders geeignet für individuelle Code-Assistenzsysteme sowie Prototypenentwicklung.
Bei Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Aufgaben ist der RTX Pro 6000 Blackwell mit 550 % mehr Performance im Vergleich zum RTX 3090 (Mittelwert aus 12 Benchmarks). Beim Test mit sd3.5-medium generiert der RTX Pro 6000 Blackwell Bilder in 3,5 Sekunden pro Bild, gegenüber 38 Sekunden pro Bild beim RTX 3090 (994 % schneller). In allen 12 Tests zur Bildgenerierung gewinnt der RTX Pro 6000 Blackwell und stellt sich somit als bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung heraus.
Für Hochleistungs-Vision-Aufgaben mit hoher Parallelität (16 bis 64 gleichzeitige Anfragen) erzielt der RTX Pro 6000 Blackwell eine 221 % höhere Leistung gegenüber der RTX 3090 (Mittelwert aus zwei Benchmarks). Im Test mit trocr-base verarbeitet er 2.561 Seiten pro Minute, während die RTX 3090 nur auf 751 Seiten pro Minute kommt – ein Geschwindigkeitsplus von 241 %. In beiden getesteten Vision-Szenarien setzt sich der RTX Pro 6000 Blackwell durch und gilt somit als optimale Lösung für großskalierte Dokumentenbearbeitung sowie multimodale KI-Systeme.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX Pro 6000 Blackwell und RTX 3090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX Pro 6000 Blackwell und die RTX 3090 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für produktive Chatbots, Multi-Agenten-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen gemessen, insbesondere für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungen. Getestete Modelle umfassen unter anderem 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-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX Pro 6000 Blackwell und die RTX 3090 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Der TrOCR-base-Modell (mit 334 Millionen Parametern als optische Zeichenerkennung) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannt 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 GPUs NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell und RTX 3090 große visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenbearbeitung 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX Pro 6000 Blackwell im Vergleich zur RTX 3090 für KI-Arbeitslasten schlägt. 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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