Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und RTX 4080 Super Pro basierend auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 24 von 27 Benchmarks (89% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4080 Super Pro 3 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 5090 74 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu 549 Tokens/s der RTX 4080 Super Pro (74 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 3 High-Throughput-Tests und ist damit die stärkere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 9090 96 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 9090 71 Token/s im Vergleich zu den 34 Token/s der RTX 4080 Super Pro (111 % schneller). Die RTX 9090 gewinnt 8 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 5090 um 65 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium schließt die RTX 5090 in 4,5 s/Bild ab, verglichen mit den 9,1 s/Bild der RTX 4080 Super Pro (103 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (164–2–1976 1976 991 991 1975 64 99% 2 2 2 64 991 2 64 2 64 2 64 2 64 2 64 2 64 2 2 64 2 64 2 64 2 2 64 2 2 64 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 . Bei Tests mit trocr-base verarbeitet die RTX 1976 Seiten/Min im Vergleich zu 991 Seiten/Min mit der RTX 2 (99% schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Visionstests, was sie zur bevorzugten GPU für die Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 5090 und RTX 4080 Super Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale KI-Workloads verarbeiten – was Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten liefert.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 5090 und RTX 4080 Super Pro 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. 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 Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 5090 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 Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie RTX 5090 und RTX 4080 Super Pro 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. Bei Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 5090 und RTX 4080 Super Pro im Gesamtvergleich für 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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