Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX 4090 Pro Erfasst über 26 standardisierte KI-Benchmarks von unserer Produktionsflotte. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 4 von 26 Benchmarks gewinnt (15% Gewinnrate), während die RTX 4090 Pro 22 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 3090 55 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 3090 365 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 810 Tokens/s erreicht (55 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 15 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 3090 144 Token/s, während die RTX 4090 Pro 175 Token/s erreicht (18 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt von 8 Single-User-Tests keinen, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 66 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 3090 38 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild erreicht (84 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt 2 von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 um 47 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX 4090 Pro 1468 Seiten/min erreicht (49 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 3090 Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX 4090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und RTX 4090 Pro mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit für Einzelanfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gestützte 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 Pro Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
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 Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 3090 und RTX 4090 Pro Produktionsmaßstäbliche visuelle 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. Ausgehend vom RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 3090 und RTX 4090 Pro 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.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 3090 Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 4090 Pro Alle Benchmarks anzeigen