Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und RTX 4090 Pro Basierend auf 27 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden, gewinnt die RTX 5090 20 von 27 Benchmarks (74% Gewinnrate), während die RTX 4090 Pro 7 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 verarbeiten, ist die RTX 5090 um 28 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s, während die RTX 4090 Pro 1318 Tokens/s erreicht (28 % langsamer). Die RTX 5090 gewinnt keine der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 um 50 % schneller als die RTX 4090 Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die RTX 5090 71 Tokens/s im Vergleich zu 45 Tokens/s der RTX 4090 Pro (59 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und eignet sich daher ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux Workloads ist die RTX 5090 um 31 % schneller als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium schließt die RTX 5090 in 4,5 s/Bild ab, während die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild benötigt (38 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 10 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 5090 einen um 30 % höheren Durchsatz als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 5090 1976 Seiten/min im Vergleich zu 1468 Seiten/min der RTX 4090 Pro (35 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 5090 und RTX 4090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 5090 und RTX 4090 Pro 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 Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 5090 und RTX 4090 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 Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 5090 und RTX 4090 Pro Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-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 4090 Pro 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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