Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und RTX Pro 6000 Blackwell Über 27 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 13 von 27 Benchmarks (48% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 6000 Blackwell 14 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 62 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2481 Tokens/s erreicht (62 % langsamer). Die RTX 5090 gewinnt keinen der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 um 14 % schneller als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX 5090 264 Token/s im Vergleich zu 226 Token/s der RTX Pro 6000 Blackwell (17 % schneller). Die RTX 5090 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 14 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX 5090 12 s/Bild, während die RTX Pro 6000 Blackwell 8,3 s/Bild erreicht (28 % langsamer). Die RTX 5090 gewinnt 4 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 5090 um 23 % weniger Durchsatz als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 5090 336 Bilder/min, während die RTX Pro 6000 Blackwell 440 Bilder/min erreicht (24 % langsamer). Die RTX 5090 gewinnt keinen von 2 Vision Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 5090 und RTX Pro 6000 Blackwell 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. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 5090 und RTX Pro 6000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Die 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 Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell 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 fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 5090 und RTX Pro 6000 Blackwell 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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