Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4070 Ti Super und der RTX Pro 4500 Blackwell anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super in keinem der 19 Benchmarks gewinnt, während die RTX Pro 4500 Blackwell alle 19 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme mit mehreren gleichzeitigen Anfragen ist die RTX 4070 Ti Super im Median über zwei Benchmarks hinweg um 91 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell. Beim Modell Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super lediglich 242 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell auf 2272 Tokens/s kommt – also um 89 % schneller ist. Die RTX 4070 Ti Super schneidet bei keinem der beiden Hochdurchsatztests besser ab, sodass sich die RTX Pro 4500 Blackwell für Produktivitäts-API-Arbeitslasten besser eignet.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 20 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4070 Ti Super 120 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 151 Tokens/s erreicht (20 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 3 Single-User-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 45 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 4070 Ti Super 0,37 Bilder/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 2,9 Bilder/min erreicht (87 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super um 50 % geringere Leistung als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 45 Bilder/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 179 Bilder/min erreicht (75 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 2 Visionstests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4500 Blackwell 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.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4500 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4070 Ti Super und die RTX Pro 4500 Blackwell Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell für visuelle Aufgaben mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie logisches Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 4500 Blackwell im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung 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-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX 4070 Ti Super und die RTX Pro 4500 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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