Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX A4000 und RTX 4080 Super Pro basierend auf 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 1 von 19 Benchmarks gewinnt (5% Gewinnrate), während die RTX 4080 Super Pro 18 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 70 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 549 Token/s erreicht (70 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 Hochdurchsatztests, was die RTX 4080 Super Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 42 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX A4000 47 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 82 Token/s erreicht (43 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keine der 4 Single-User-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX A4000 55 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX A4000 107 s/Bild, während die RTX 4080 Super Pro 24 s/Bild erreicht (78 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX A4000 64 % weniger Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX A4000 42 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min erreicht (76 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 2 Vision-Tests, was die RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro 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. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX A4000 und RTX 4080 Super Pro 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 Erzeugung von KI-Kunst, das Prototyping von Designs und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX A4000 und RTX 4080 Super Pro Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
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 A4000 und RTX 4080 Super Pro Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads bewältigen – kritisch 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. Ausgehend von der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX A4000 und RTX 4080 Super 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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