Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und RTX 3090 Basierend auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden, gewinnt die RTX 5090 23 von 26 Benchmarks (88% Gewinnrate), während die RTX 3090 3 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 bearbeiten, ist die RTX 5090 um 73 % schneller als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu 583 Tokens/s der RTX 3090 (64 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die stärkere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 um 76 % schneller als die RTX 3090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 5090 175 Tokens/s im Vergleich zu 96 Tokens/s der RTX 3090 (83 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 5090 125 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 5090 12 s/Bild im Vergleich zu 88 s/Bild der RTX 3090 (661 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 12 von 12 Bildgenerierungstests und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) bietet die RTX 5090 eine um 146 % höhere Leistung als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test mit trocr-base verarbeitet die RTX 5090 1976 Seiten/min im Vergleich zu 751 Seiten/min der RTX 3090 (163 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit 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 5090 und RTX 3090 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 5090 und RTX 3090 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. 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 KI-gesteuerte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX 5090 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 zur Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie RTX 5090 und RTX 3090 Produktions-Visual-AI-Workloads bewältigen – 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 5090 und RTX 3090 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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