Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX A4000 und RTX Pro 6000 Blackwell Auf 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 1 von 19 Benchmarks gewinnt (5% Gewinnrate), während die RTX Pro 6000 Blackwell 18 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 A4000 93 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2481 Token/s erreicht (93 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 Hochdurchsatztests, 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 A4000 64 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX A4000 76 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 226 Tokens/s erreicht (66 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 4 Single-User-Tests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX A4000 77 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 10 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die RTX A4000 107 s/Bild, während die RTX Pro 6000 Blackwell 8,3 s/Bild erreicht (92 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keine der 10 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 A4000 um 86 % geringere Durchsatzwerte als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX A4000 42 Bilder/Min., während die RTX Pro 6000 Blackwell 440 Bilder/Min. erreicht (90 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 2 Visionstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche AI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX A4000 und RTX Pro 6000 Blackwell 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 Bildgenerierung, das Prototyping von Designs und kreative Anwendungen. Fokus auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX A4000 und RTX Pro 6000 Blackwell 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 Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie RTX 4000 und RTX Pro 6000 Blackwell Produktions-KI-Workloads behandeln - entscheidend für die Inhaltsmoderation, die Dokumentenverarbeitung und die 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 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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