Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und RTX A4000 Über 19 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Tests zeigen, dass die RTX 090 17 von 19 Benchmarks gewinnt (89% Erfolgsrate), während die RTX A4000 2 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 5090 485 % schneller als die RTX A4000 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu den 163 Tokens/s der RTX A4000 (485 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 1 von 1 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 225 % schneller als die RTX A4000 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX 5090 264 Tokens/s im Vergleich zu 76 Tokens/s der RTX A4000 (247 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 4 von 4 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 5090 312 % schneller als die RTX A4000 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test mit sd3.5-large benötigt die RTX 5090 12 s/Bild im Vergleich zu den 107 s/Bild der RTX A4000 (832 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 10 von 10 Bildgenerierungstests und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 5090 einen 509% höheren Durchsatz als die RTX A4000 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 5090 336 Bilder/Minute gegenüber 42 Bildern/Minute der RTX A4000 (701% schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für die Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 5090 Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 5090 und RTX A4000 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 A4000 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 sind 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 Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 5090 und RTX A4000 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 A4000 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. Mit der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 5090 und RTX A4000 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.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 5090 GPU-Server mit RTX A4000 bestellen Alle Benchmarks anzeigen