Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell über 19 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super 1 von 19 Benchmarks gewinnt (5% Gewinnrate), während die RTX Pro 6000 Blackwell 18 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 89 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4070 Ti Super 229 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 1999 Tokens/s erreicht (89 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 Hochdurchsatztests, was die RTX Pro 6000 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 43 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 100 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 176 Token/s erreicht (43 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 3 Single-User-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 59 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4070 Ti Super 64 s/Bild, während die RTX Pro 6000 Blackwell 3,5 s/Bild erreicht (95 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super um 79 % geringeren Durchsatz als die RTX Pro 6000 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 6000 Blackwell 440 Bilder/min erreicht (90 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell in unserem Bestand erhoben. 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 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. 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 Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell 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 Dokumentdigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4070 Ti Super und RTX Pro 6000 Blackwell Produktions-Workloads für visuelle KI bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, 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 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 Pro 6000 Blackwell 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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