Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4070 Ti Super und RTX A4000 auf 18 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super 8 von 18 Benchmarks gewinnt (44 % Gewinnrate), während die RTX A4000 10 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 4070 Ti Super um 48 % schneller als die RTX A4000 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super 242 Tokens/s im Vergleich zu 163 Tokens/s der RTX A4000 (48 % schneller). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 50 % schneller als die RTX A4000 (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 100 Tokens/s im Vergleich zu 67 Tokens/s der RTX A4000 (50 % schneller). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 3 von 3 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 14 % langsamer als die RTX A4000 (Median über 10 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large erreicht die RTX 4070 Ti Super 0,37 Bilder/min, während die RTX A4000 0,58 Bilder/min erreicht (36 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 4 von 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX A4000 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4070 Ti Super einen um 40 % höheren Durchsatz als die RTX A4000 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von trocr-base verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 818 Seiten/min im Vergleich zu 474 Seiten/min der RTX A4000 (73 % schneller). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt 2 von 2 Vision-Tests, was sie zur bevorzugten GPU für die Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4070 Ti Super und RTX A4000 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. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX A4000 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner 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-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX A4000 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 für die Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie RTX 4070 Ti Super und RTX A4000 Produktions-Skala-visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, 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 (Trooper AI FLOPS)-Wert, der in der ersten Zeile angezeigt wird, kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4070 Ti Super und RTX A4000 insgesamt für 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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