Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX 5090 basierend auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 3 von 26 Benchmarks gewinnt (12% Gewinnrate), während die RTX 5090 23 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 ausführen, ist die RTX 3090 um 42 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s, während die RTX 5090 954 Tokens/s erreicht (39 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keine der 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 5090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 43 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 3090 96 Tokens/s, während die RTX 5090 175 Tokens/s erreicht (45 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 8 Single-User-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Workloads mit Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 3090 53 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 3090 88 s/Bild, während die RTX 5090 12 s/Bild erreicht (87 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 3090 um 59 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 3090 751 Seiten/min, während die RTX 5090 1976 Seiten/min erreicht (62 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Vision Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 3090 und RTX 5090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und RTX 5090 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.
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 Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und RTX 5090 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 Dokumentdigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 3090 und RTX 5090 Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content Moderation, Dokumentverarbeitung 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 Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 3090 und RTX 5090 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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