Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 Pro und RTX 5090 Über 27 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro 7 von 27 Benchmarks gewinnt (26% Gewinnrate), während die RTX 5090 20 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 4090 Pro um 38 % schneller als die RTX 5090 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4090 Pro 1318 Token/s im Vergleich zu 954 Token/s der RTX 5090 (38 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 3 von 3 High-Throughput-Tests 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 34 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4090 Pro 45 Tokens/s, während die RTX 5090 71 Tokens/s erreicht (37 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt keinen von 8 Single-User-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 Pro 24 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild, während die RTX 5090 4,5 s/Bild erreicht (27 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 Pro um 23 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 5090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4090 Pro 1468 Seiten/min, während die RTX 5090 1976 Seiten/min erreicht (26 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4090 Pro und RTX 5090 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 5090 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 4090 Pro und RTX 5090 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 5090 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 (Trooper AI FLOPS) Score, die in der ersten Zeile angezeigt wird, fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) sagt dieser Wert sofort aus, wie RTX 4090 Pro und RTX 5090 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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