Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 Pro und RTX 4070 Ti Super auf 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro 18 von 19 Benchmarks (95%ige Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super 1 Test 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 4090 Pro 440 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4090 Pro 1221 Tokens/s im Vergleich zu 229 Tokens/s der RTX 4070 Ti Super (434 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 Pro um 46 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 Pro 175 Token/s im Vergleich zu 120 Token/s der RTX 4070 Ti Super (46 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 3 von 3 Single-User-Tests und eignet sich somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 4090 Pro um 84 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Medianwert über 10 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large erreicht die RTX 4090 Pro 3,8 Bilder/Minute im Vergleich zu 0,37 Bildern/Minute der RTX 4070 Ti Super (926 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 Pro einen 283% höheren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (487% schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4090 Pro und RTX 4070 Ti Super 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 4090 Pro und RTX 4070 Ti Super 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 AI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 Pro und RTX 4070 Ti Super 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 4090 Pro und RTX 4070 Ti Super Produktions-Skala-visuelle KI-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. Ausgehend vom RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4090 Pro und RTX 4070 Ti Super 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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