Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 und RTX 4080 Super Pro basierend auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 19 von 27 Benchmarks (70% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4080 Super Pro 8 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 um 28 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 424 Tokens/s im Vergleich zu 330 Tokens/s der RTX 4080 Super Pro (28 % schneller). Die RTX 4090 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 um 31 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4090 45 Token/s im Vergleich zu 34 Token/s der RTX 4080 Super Pro (33 % schneller). Die RTX 4090 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 um 18 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Medianwert über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 4090 58 s/Bild, während die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild erreicht (60 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt 8 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was sie zur bevorzugten GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 4090 einen um 35 % höheren Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 4090 1451 Seiten/min im Vergleich zu 991 Seiten/min der RTX 4080 Super Pro (46 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4090 und RTX 4080 Super Pro 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. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4090 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 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 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 zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4090 und RTX 4080 Super Pro Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads verarbeiten – entscheidend für Inhaltsmoderation, 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 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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