Direct performance comparison between the RTX Pro 4000 Blackwell and RTX Pro 5000 Blackwell across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 4000 Blackwell with no wins across 27 benchmarks, while the RTX Pro 5000 Blackwell wins all 27 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 Pro 4000 Blackwell is 90% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For nvidia/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8, the RTX Pro 4000 Blackwell reaches 226 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2241 tokens/s (90% slower). The RTX Pro 4000 Blackwell wins none out of 3 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 Pro 4000 Blackwell is 45% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running qwen3:32b, the RTX Pro 4000 Blackwell generates 9.6 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 50 tokens/s (81% slower). The RTX Pro 4000 Blackwell wins none out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX Pro 4000 Blackwell is 66% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the RTX Pro 4000 Blackwell completes at 1.9 images/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 11 images/min (82% slower). The RTX Pro 4000 Blackwell wins none out of 12 image generation tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for Stable Diffusion workloads.
Für Hochkonkuranzen bei Vision-Aufgaben (16–64 parallele Anfragen) liefert der RTX Pro 4000 Blackwell einen um 63 % niedrigeren Durchsatz im Vergleich zum RTX Pro 5000 Blackwell (Mittelwert über 2 Benchmarks). Beim Test mit llava-1.5-7b bearbeitet er 66 Bilder pro Minute, während der RTX Pro 5000 Blackwell 283 Bilder pro Minute erreicht (77 % langsamer). Der RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinerlei der beiden Vision-Tests, sodass der RTX Pro 5000 Blackwell die bessere Wahl für hochdurchsatzintensive Vision-KI-Arbeitslasten darstellt.
GPU-Server mit RTX Pro 4000 Blackwell bestellen Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern erfasst, die GPUs der Typen RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte nutzen. Anders als bei synthetischen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern mit realen KI-Arbeitslasten – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks verdeutlichen die Leistung der RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 sowie weitere.
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Parallelbelastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für Visuelle Aufgaben) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und prüft dabei Szenenerkennung sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, entscheidend für die digitale Archivierung.
Hier sehen Sie, wie die Grafikkarten NVIDIA RTX Pro 4000 Blackwell und RTX Pro 5000 Blackwell große visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement und automatisierte Bilderkennung.
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-Wert (Trooper-AI-FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die RTX Pro 4000 Blackwell und die RTX Pro 5000 Blackwell insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen.Erfahren Sie mehr über TAIFlops →
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 Pro 4000 Blackwell Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks