Direct performance comparison between the RTX 3090 and RTX Pro 5000 Blackwell across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 3090 winning 1 out of 26 benchmarks (4% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 25 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 3090 is 78% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 3090 reaches 583 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (75% slower). The RTX 3090 wins none out of 2 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX 3090 is 26% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running llama3.1:8b, the RTX 3090 generates 145 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 205 tokens/s (29% slower). The RTX 3090 wins none out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX 3090 is 70% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the RTX 3090 completes at 38 s/image while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 5.5 s/image (86% slower). The RTX 3090 wins none out of 12 image generation tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for Stable Diffusion workloads.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the RTX 3090 delivers 49% lower throughput than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). Testing trocr-base, the RTX 3090 processes 751 pages/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 1505 pages/min (50% slower). The RTX 3090 wins none out of 2 vision tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for high-throughput vision AI workloads.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX Pro 5000 Blackwell in unserer Flotte gesammelt. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Lastverarbeitung durchführen – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks verdeutlichen die Leistung der RTX 3090 und der RTX Pro 5000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u. a. 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-Prototypenentwicklung sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 3090 und das RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Parallelbelastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für Visuelle Aufgaben) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, wobei es Szenenverständnis und visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 prüft, um die Leistung in Bildern pro Minute darzustellen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart –, bei einer Batchgröße von 16 gemessen als Seiten pro Minute, zur Digitalisierung von Dokumenten.
Hier sehen Sie, wie die RTX® 3090 und die RTX™ Pro 5000 Blackwell große visuelle KI-Aufgaben im Produktionsumfeld bewältigen – entscheidend für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung 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 (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 3090 und RTX Pro 5000 Blackwell insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. 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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