Direct performance comparison between the RTX 4070 Ti Super and RTX Pro 5000 Blackwell across 19 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4070 Ti Super with no wins across 19 benchmarks, while the RTX Pro 5000 Blackwell wins all 19 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 4070 Ti Super is 90% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4070 Ti Super reaches 242 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (90% slower). The RTX 4070 Ti Super 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 4070 Ti Super is 38% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). Running qwen3:8b, the RTX 4070 Ti Super generates 100 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 160 tokens/s (38% slower). The RTX 4070 Ti Super wins none out of 3 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Für Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Lasttests ist der RTX 4070 Ti Super im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell mit einem Medianwert aus 10 Benchmarks 48 % langsamer. Bei Tests mit dem Modell sd3.5-large erzeugt der RTX 4070 Ti Super lediglich 0,37 Bilder pro Minute, während der RTX Pro 5000 Blackwell 4,2 Bilder pro Minute erreicht (91 % langsamer). Der RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen einzigen der zehn Durchläufe bei Bildgenerierungsbenchmarks – somit ist der RTX Pro 5000 Blackwell die bessere Wahl für Stable-Diffusion-Anwendungen.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16 bis 64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super einen um 65 % niedrigeren Durchsatz als die RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert über 2 Benchmarks). Im Test mit llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super nur 45 Bilder pro Minute, während die RTX Pro 5000 Blackwell auf 283 Bilder pro Minute kommt – also um 84 % langsamer. Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen der beiden Vision-Tests, sodass sich die RTX Pro 5000 Blackwell für hochperformante Vision-KI-Anwendungen besser eignet.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs der Typen RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte erfasst. Anders als bei synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 5000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen 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 Kunstwerke, Design-Prototypen und kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 4070 Ti Super und die RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Vision benchmarks test multimodal and document processing with high concurrent load (16-64 parallel requests) using real-world test data. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyzes a photograph of an elderly woman in a flower field with a golden retriever, testing scene understanding and visual reasoning at batch size 32 to report images per minute. TrOCR-base (334M parameter OCR model) processes 2,750 pages of Shakespeare's Hamlet scanned from historical books with period typography at batch size 16, measuring pages per minute for document digitization. See how RTX 4070 Ti Super and RTX Pro 5000 Blackwell handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
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.
Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile vereint alle KI-Leistungstests zu einem einzelnen Wert. Anhand des RTX-3090-Baseline-Werts (100 TAIFlops) erhalten Sie einen direkten Vergleich, wie sich die RTX-4070-Ti-Super-Grafikkarte und das RTX-Pro-5000-Blackwell-Modul bei KI-Anwendungen positionieren. Mehr zum Thema TAIFlops erfahren Sie hier →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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