RTX Pro 6000 Blackwell gegen RTX Pro 4000 Blackwell - GPU Benchmark Vergleich

Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 6000 Blackwell und RTX Pro 4000 Blackwell auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 6000 Blackwell 26 von 27 Benchmarks (96% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell 1 Test gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.

vLLM High-Throughput Inferenz: RTX Pro 6000 Blackwell 861% schneller

Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX Pro 6000 Blackwell 861 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX Pro 6000 Blackwell 2481 Tokens/s im Vergleich zu 258 Tokens/s der RTX Pro 4000 Blackwell (861 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 3 von 3 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.

Ollama Single-User-Inferenz: RTX Pro 6000 Blackwell 102% schneller

Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 6000 Blackwell 102 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 6000 Blackwell 57 Token/s im Vergleich zu 9,6 Token/s der RTX Pro 4000 Blackwell (494 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.

Bildgenerierung: RTX Pro 6000 Blackwell 476% schneller

Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro ark 6000 Blackwell 476 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large schließt die RTX Pro 6000 Blackwell mit 7,2 Bildern/min ab, verglichen mit 0,79 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (813 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.

Vision AI: RTX Pro 6000 Blackwell 401 % höhere Leistung

Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 6000 Blackwell um 401 % höhere Durchsatzraten als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 6000 Blackwell 440 Bilder/min im Vergleich zu 66 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (569 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.

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Leistung:
langsamer Schneller
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Über diese Benchmarks von RTX Pro 6000 Blackwell im Vergleich zu RTX Pro 4000 Blackwell

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX Pro 6000 Blackwell und RTX Pro 4000 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale AI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.

LLM-Inferenz-Benchmarks

Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX Pro 6000 Blackwell und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.

Benchmarks zur Bildgenerierung

Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 6000 Blackwell und RTX Pro 4000 Blackwell Ihre Bild-Workloads verarbeiten.

Vision-KI-Benchmarks

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 für die Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie RTX Pro 6000 Blackwell und RTX Pro 4000 Blackwell Produktions-maßstäbliche visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalyse.

Systemleistung

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.

TAIFlops-Wert

Der TAIFlops Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX Pro 6000 Blackwell und RTX Pro 4000 Blackwell insgesamt bei 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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