Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX A4000 und RTX 4070 Ti Super auf 18 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 10 von 18 Benchmarks (56% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super 8 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 A4000 32 % langsamer als die RTX 4070 Ti Super (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Tokens/s, während die RTX 4070 Ti Super 242 Tokens/s erreicht (32 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keine der 1 High-Throughput-Tests, was die RTX 4070 Ti Super besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 33 % langsamer als die RTX 4070 Ti Super (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX A4000 67 Token/s, während die RTX 4070 Ti Super 100 Token/s erreicht (33 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 3 Single-User-Tests, was die RTX 4070 Ti Super zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX A4000 um 16 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Medianwert über 10 Benchmarks). Beim Testen von sdxl benötigt die RTX A4000 7,9 s/Bild, während die RTX 4070 Ti Super 4,4 s/Bild erreicht (44 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt 6 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX A4000 einen um 25 % geringeren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von trocr-base verarbeitet die RTX A4000 474 Seiten/min, während die RTX 4070 Ti Super 818 Seiten/min erreicht (42 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keine der 2 Vision-Tests, was die RTX 4070 Ti Super zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX A4000 und RTX 4070 Ti Super in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – was Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten liefert.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX A4000 und RTX 4070 Ti Super 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-gestützte Erstellung von Kunstwerken, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX A4000 und RTX 4070 Ti Super 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 A4000 und RTX 4070 Ti Super Produktionsmaßstäbliche 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 A4000 und RTX 4070 Ti Super 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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