Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX 4090 aus 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 4 von 26 Benchmarks gewinnt (Gewinnrate von 15 %), während die RTX 4090 22 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 3090 16 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 3090 365 Tokens/s, während die RTX 4090 424 Tokens/s erreicht (14 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 um 16 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 3090 144 Token/s, während die RTX 4090 183 Token/s erreicht (21 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 32 % langsamer als die RTX 4090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von flux-schnell benötigt die RTX 3090 19 s/Bild, während die RTX 4090 13 s/Bild erreicht (35 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 um 40 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX 4090 1451 Seiten/min erreicht (48 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzintensive Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 3090- und RTX 4090-GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und RTX 4090 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit für einzelne Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gesteuerte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und RTX 4090 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 Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 3090 und RTX 4090 Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung 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 Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 3090 und RTX 4090 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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