Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 und RTX 4090 Pro auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 13 von 27 Benchmarks (48% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4090 Pro 14 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4090 47 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 3 Benchmarks). Für nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 erreicht die RTX 4090 645 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 1221 Tokens/s erreicht (47 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt keine der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4090 als auch die RTX 4090 Pro bei 8 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 183 Token/s im Vergleich zu den 175 Token/s der RTX 4090 Pro (4 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 um 36 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4090 28 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild erreicht (78 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt 4 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hoch-parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefern sowohl die RTX 4090 als auch die RTX 4090 Pro über 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 217 Bilder/Minute, während die RTX 4090 Pro 266 Bilder/Minute erreicht (19 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzfähige Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4090 und RTX 4090 Pro 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 und RTX 4090 Pro mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – 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. Getestete Modelle umfassen Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-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 4090 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 4090 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 fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Ausgehend von der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie sich RTX 4090 und RTX 4090 Pro insgesamt für KI-Workloads vergleichen. 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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