Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX A4000 und RTX 4090 Pro Über 19 standardisierte 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 4090 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 88 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Token/s, während die RTX 4090 Pro 1318 Token/s erreicht (88 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 Hochdurchsatztests, 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 A4000 55 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX A4000 76 Token/s, während die RTX 4090 Pro 172 Token/s erreicht (56 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keines von 4 Single-User-Tests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX A4000 67 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 10 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX A4000 107 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 16 s/Bild erreicht (85 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hoch-parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX A4000 76 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 4090 Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX A4000 42 Bilder/Minute, während die RTX 4090 Pro 266 Bilder/Minute erreicht (84 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keines von 2 Visionstests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hoch-durchsatz Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX A4000 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 bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX A4000 und RTX 4090 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. Getestete Modelle umfassen Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX A4000 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 A4000 und RTX 4090 Pro Produktionsmaßstäbliche visuelle 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. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX A4000 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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