Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 Pro und RTX 4080 Super Pro basierend auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro 23 von 27 Benchmarks (85% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4080 Super Pro 4 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX 4090 Pro 140 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4090 Pro 1318 Token/s im Vergleich zu den 549 Token/s der RTX 4080 Super Pro (140 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 3 von 3 Hochdurchsatztests und ist somit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 Pro um 29 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4090 Pro 108 Tokens/s im Vergleich zu 82 Tokens/s der RTX 4080 Super Pro (32 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 4090 Pro um 42 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 4090 Pro 16 s/Bild im Vergleich zu den 24 s/Bild der RTX 4080 Super Pro (50 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für AI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 Pro 50 % höheren Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min im Vergleich zu 175 Bildern/min der RTX 4080 Super Pro (52 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4090 Pro und RTX 4080 Super Pro GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale 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 4080 Super Pro 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 Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 Pro und RTX 4080 Super 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 für die Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4090 Pro und RTX 4080 Super Pro produktionsmaßstäbliche 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. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4090 Pro und RTX 4080 Super Pro 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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