Direct performance comparison between the RTX 4080 Super Pro and RTX Pro 5000 Blackwell across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4080 Super Pro winning 3 out of 27 benchmarks (11% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 24 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 4080 Super Pro is 77% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4080 Super Pro reaches 549 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (77% slower). The RTX 4080 Super Pro wins none out of 3 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 4080 Super Pro is 34% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the RTX 4080 Super Pro generates 34 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (38% slower). The RTX 4080 Super Pro wins 1 out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Bei Stable-Diffusion-, SDXL- sowie Flux-Arbeitslasten ist der RTX 4080 Super Pro mit einem Medianwert aus 12 Benchmarks 37 % langsamer als der RTX Pro 5000 Blackwell. Bei Tests mit sd3.5-medium erstellt der RTX 4080 Super Pro Bilder in 9,1 Sekunden pro Bild, während der RTX Pro 5000 Blackwell dies in 5,5 Sekunden pro Bild schafft (39 % langsamer). Der RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen einzigen der zwölf Image-Generationstests, sodass der RTX Pro 5000 Blackwell für Stable-Diffusion-Aufgaben die empfehlenswertere Lösung darstellt.
Für hochkonkurrierende Vision-Aufgabenlasten (16–64 parallele Anfragen) erzielt der RTX 4080 Super Pro einen um 36 % niedrigeren Durchsatz als der RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert über 2 Benchmarks). Bei Tests mit llava-1.5-7b verarbeitet das System nur 175 Bilder pro Minute, wohingegen der RTX Pro 5000 Blackwell auf 283 Bilder pro Minute kommt (38 % langsamer). In keinem der beiden Vision-Tests schneidet der RTX 4080 Super Pro besser ab – damit stellt sich der RTX Pro 5000 Blackwell als die bessere Wahl für hochdurchsatzintensive Vision-KI-Arbeitslasten dar.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4080 Super Pro und RTX Pro 5000 Blackwell in unserer Flotte gesammelt. Anders als bei synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, echtweltbezogene Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4080 Super Pro und die RTX Pro 5000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme und APIs. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit bei Einzelanfragen, etwa für persönliche KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 sowie weitere.
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypenentwicklung sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro 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-Leistungsergebnisse zu einem einzelnen Wert. Basierend auf dem Referenzmodell RTX 3090 (100 TAIFlops) gibt diese Kennzahl einen direkten Vergleich der Gesamtleistung von RTX 4080 Super Pro und RTX Pro 5000 Blackwell bei KI-Anwendungen wieder.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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