Direct performance comparison between the RTX A4000 and RTX Pro 5000 Blackwell across 19 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX A4000 winning 1 out of 19 benchmarks (5% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 18 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX A4000 is 93% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 1 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX A4000 reaches 163 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (93% slower). The RTX A4000 wins none out of 1 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX A4000 is 61% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 4 benchmarks). Running llama3.1:8b, the RTX A4000 generates 76 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 205 tokens/s (63% slower). The RTX A4000 wins none out of 4 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Für Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Lastfälle ist der RTX A4000 um 71 % langsamer als der RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert aus 10 Benchmarks). Beim Test mit dem Modell sd3.5-large benötigte der RTX A4000 107 Sekunden pro Bild, während der RTX Pro 5000 Blackwell 14 Sekunden pro Bild erreichte (um 87 % schneller). Der RTX A4000 schnitt in keiner der 10 Tests zur Bilderzeugung besser ab, sodass sich der RTX Pro 5000 Blackwell für Stable-Diffusion-Anwendungen als die bessere Wahl erweist.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16–64 parallele Anfragen) erzielt der RTX A4000 eine um 77 % niedrigere Leistung im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert über 2 Benchmarks). Bei Tests mit llava-1.5-7b verarbeitet das Gerät nur 42 Bilder pro Minute, wohingegen der RTX Pro 5000 Blackwell auf 283 Bilder pro Minute kommt – also um 85 % langsamer. Der RTX A4000 schneidet in keiner der beiden Vision-Prüfungen besser ab, sodass der RTX Pro 5000 Blackwell für Hochdurchsatz-Vision-KI-Anwendungen die empfehlenswertere Lösung darstellt.
GPU-Server mit RTX A4000 bestellen Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX A4000 und RTX Pro 5000 Blackwell in unserer Flotte gesammelt. Anders als bei synthetischen LaborTests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, realweltnahe Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX A4000 und die RTX Pro 5000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen dagegen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypenentwicklung sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX-A4000- und RTX-Pro-5000-Blackwell-Karten Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Lastkonkurrenz (16–64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für Visuelle Aufgaben) untersucht eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und überprüft dabei Szenenerkennung sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 zur Bestimmung der generierten Bilder pro Minute. TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares ‚Hamlet‘, eingescannt aus historischen Werken mit historischer Schriftart, bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Leistung in Seiten pro Minute, entscheidend für die digitale Dokumentenaufbereitung. So sehen Sie, wie RTX A4000 und RTX Pro 5000 Blackwell große visuelle KI-Aufgaben im Produktiveinsatz meistern – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenbearbeitung und automatisierte Bildanalysen.
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.
Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile vereint alle KI-Leistungstests zu einem einzigen Wert. Anhand des RTX-3090-Baseline-Werts (100 TAIFlops) erhalten Sie einen direkten Vergleich der Leistung von RTX-A4000 und RTX-Pro-5000-Blackwell für Ihre KI-Anwendungen. Mehr zum Thema TAIFlops erfahren Sie hier →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
Order a GPU Server with RTX A4000 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks