Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und RTX 4090 basierend auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 22 von 27 Benchmarks (81 % Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4090 5 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 um 35 % schneller als die RTX 4090 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu den 706 Tokens/s der RTX 4090 (35 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 3 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 um 49 % schneller als die RTX 4090 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 5090 71 Tokens/s gegenüber 45 Tokens/s der RTX 4090 (59 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX 5090 um 27 % schneller als die RTX 4090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 5090 12 s/Bild im Vergleich zu den 58 s/Bild der RTX 4090 (408 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 10 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 5090 einen 46 % höheren Durchsatz als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 5090 336 Bilder/min im Vergleich zu 217 Bildern/min der RTX 4090 (55 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4090 und RTX 4090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – was Ihnen transparente und praxisnahe Leistungsdaten liefert.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 5090 und RTX 4090 mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – ideal 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 4090 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 für die Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 5090 und RTX 4090 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. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 5090 und RTX 4090 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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