Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 und RTX 3090 aus 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 22 von 26 Benchmarks gewinnt (85% Erfolgsrate), während die RTX 3090 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 verarbeiten, ist die RTX 4090 um 19 % schneller als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 424 Tokens/s im Vergleich zu den 365 Tokens/s der RTX 3090 (16 % schneller). Die RTX 4090 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 einer Anfrage gleichzeitig ist die RTX 4090 19 % schneller als die RTX 3090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 183 Token/s gegenüber 144 Token/s der RTX 3090 (27 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 um 46 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von flux-schnell benötigt die RTX 4090 13 s/Bild im Vergleich zu 19 s/Bild der RTX 3090 (53 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 12 von 12 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 ichts 70 % mehr Durchsatz als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 4090 1451 Seiten/Min. im Vergleich zu 751 Seiten/Min. der RTX 3090 (93 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit die bevorzugte GPU für dokumentenbasierte Produktionsprozesse und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4090- und RTX 3090-GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4090 und RTX 3090 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Die 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 und RTX 3090 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 und RTX 3090 groß angelegte 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)-Score in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) sagt dieser Score sofort aus, wie RTX 4090 und RTX 3090 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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