Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 und RTX Pro 6000 Blackwell Anhand von 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden, zeigt das Testen, dass die RTX 4090 6 von 27 Benchmarks (22% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 6000 Blackwell 21 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agenten-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen ausführen, ist die RTX '4090 72 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4090 706 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2481 Token/s erreicht (72 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt keinen von 3 Hochdurchsatztests, was die RTX Pro 6000 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 23 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 4090 45 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 64 Token/s erreicht (30 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 58 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4090 28 s/Bild, während die RTX Pro 6000 Blackwell 3,5 s/Bild erreicht (87 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt 4 von 12 Bildgenerierungstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 um 47 % weniger Durchsatz als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 217 Bilder/min, während die RTX Pro 6000 Blackwell 440 Bilder/min erreicht (51 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4090 und RTX Pro 6000 Blackwell 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 und RTX Pro 6000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – 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 Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 und RTX Pro 6000 Blackwell Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
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 Pro 6000 Blackwell Produktionsmaßstäbe für 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 kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Ausgehend von der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4090 und RTX Pro 6000 Blackwell 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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