Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro basierend auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4080 Super Pro 4 von 27 Benchmarks gewinnt (15% Gewinnrate), während die RTX 4090 Pro 23 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 4080 Super Pro 58 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4080 Super Pro 549 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 1318 Tokens/s erreicht (58 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 3 Hochdurchsatztests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4080 Super Pro 23 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4080 Super Pro 82 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 108 Tokens/s erreicht (24 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen von 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4080 Super Pro 30 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 16 s/Bild erreicht (33 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4080 Super Pro um 33 % geringere Leistung als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min, während die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min erreicht (34 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro 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. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt 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 Erstellung von KI-Kunst, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro 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 zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro Produktions-Visual-AI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, 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 Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4080 Super Pro und RTX 4090 Pro 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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