NVIDIA RTX 4090 vs NVIDIA RTX Professional 5000 Blackwell – Vergleich der GPU-Benchmarks

Direct performance comparison between the RTX 4090 and RTX Pro 5000 Blackwell across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4090 winning 5 out of 27 benchmarks (19% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 22 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.

vLLM High-Throughput Inferenz: RTX 4090 71% langsamer

For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 4090 is 71% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, the RTX 4090 reaches 645 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2241 tokens/s (71% slower). The RTX 4090 wins none out of 3 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.

Ollama Single-User Inference: RTX 4090 13% slower

For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX 4090 is 13% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running llama3.1:8b-instruct-q8_0, the RTX 4090 generates 108 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 133 tokens/s (19% slower). The RTX 4090 wins 1 out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.

Image Generation: RTX 4090 43% slower

For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX 4090 is 43% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the RTX 4090 completes at 28 s/image while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 5.5 s/image (80% slower). The RTX 4090 wins 4 out of 12 image generation tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for Stable Diffusion workloads.

Vision AI: RTX 4090 14% lower throughput

For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the RTX 4090 delivers 14% lower throughput than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the RTX 4090 processes 217 images/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 283 images/min (23% slower). The RTX 4090 wins none out of 2 vision tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for high-throughput vision AI workloads.

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Leistung:

langsamer Schneller

+XX% Bessere Leistung -XX% Schlechtere Leistung

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Zu diesen Benchmarks der RTX 4090 im Vergleich zur RTX Pro 5000 Blackwell

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs der Typen RTX 4090 und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte erhoben. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, realweltnahe Leistungsdaten.

LLM-Inferenz-Benchmarks

Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX 4090 und die RTX Pro 5000 Blackwell mit 16–64 parallelen Anfragen performen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen sowie API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen dagegen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u. a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1

Benchmarks zur Bildgenerierung

Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypenentwicklung sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX 4090 und das RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.

Vision-KI-Benchmarks

Vision benchmarks test multimodal and document processing with high concurrent load (16-64 parallel requests) using real-world test data. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyzes a photograph of an elderly woman in a flower field with a golden retriever, testing scene understanding and visual reasoning at batch size 32 to report images per minute. TrOCR-base (334M parameter OCR model) processes 2,750 pages of Shakespeare's Hamlet scanned from historical books with period typography at batch size 16, measuring pages per minute for document digitization. See how RTX 4090 and RTX Pro 5000 Blackwell handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.

Systemleistung

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.

TAIFlops-Wert

Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile vereint alle KI-Leistungsergebnisse zu einem einzelnen Wert. Bei Verwendung der RTX 3090 als Basisreferenz (100 TAIFlops) gibt diese Kennzahl einen direkten Vergleich zwischen RTX 4090 und dem RTX Pro 5000 Blackwell für Ihre KI-Anwendungsfälle wieder.Mehr zum Thema TAIFlops erfahren Sie hier →

Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.

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