Direct performance comparison between the RTX Pro 5000 Blackwell and RTX 4080 Super Pro across 27 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 5000 Blackwell winning 24 out of 27 benchmarks (89% win rate), while the RTX 4080 Super Pro wins 3 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 5000 Blackwell is 326% faster than the RTX 4080 Super Pro (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s vs RTX 4080 Super Pro's 549 tokens/s (326% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 3 out of 3 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX Pro 5000 Blackwell is 52% faster than the RTX 4080 Super Pro (median across 8 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the RTX Pro 5000 Blackwell generates 54 tokens/s vs RTX 4080 Super Pro's 34 tokens/s (61% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 7 out of 8 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
Für Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Lastfälle ist der RTX Pro 5000 Blackwell im Median über 12 Benchmarks 60 % schneller als der RTX 4080 Super Pro. Beim Test mit sd3.5-medium erzeugt er bei 5,5 Sekunden pro Bild gegenüber 9,1 Sekunden pro Bild des RTX 4080 Super Pro (65 % schneller). Der RTX Pro 5000 Blackwell gewinnt alle 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung, wodurch er sich als bevorzugte GPU für KI-generierte Kunst und Bildproduktion etabliert.
Für Hochleistungs-Vision-Aufgaben mit hoher Parallelität (16 bis 64 gleichzeitige Anfragen) erzielt die RTX Pro 5000 Blackwell einen 57 % höheren Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Mittelwert über zwei Benchmarktests). Im Test mit dem Modell llava-1.5-7b verarbeitet sie 283 Bilder pro Minute, während die RTX 4080 Super Pro nur auf 175 Bilder pro Minute kommt (62 % schneller). Die RTX Pro 5000 Blackwell gewinnt beide getesteten Vision-Szenarien und gilt somit als optimale Wahl für produktionsreife Dokumentenverarbeitung sowie multimodale KI-Systeme.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern erfasst, die GPUs der Typen RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro in unserer Flotte nutzen. Anders als bei künstlichen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern mit realen KI-Lastfällen – dies ermöglicht Ihnen transparente, alltagsrelevante Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Mit den vLLM-Benchmarks analysieren wir die Leistung der RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen dagegen die Verarbeitungsgeschwindigkeit pro Einzelanfrage, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Im Test waren unter anderem folgende Modelle dabei: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-gestützte Kunstwerke, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie die RTX Pro 5000 Blackwell und die RTX 4080 Super Pro Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Bearbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16–64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für visuelle Aufgaben) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei das Verständnis der Szene sowie logisches Sehen bei einer Batchgröße von 32, um die erzeugten Bilder pro Minute zu messen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – eingescannt aus historischen Büchern mit historischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und bestimmt damit die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, was für die digitale Erfassung von Dokumenten maßgeblich ist.
Hier sehen Sie, wie die RTX-Pro-Karten Pro 5000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro große visuelle KI-Aufgaben im Produktionsumfeld bewältigen – 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-Leistungsergebnisse zu einem einzelnen Wert. Anhand des RTX-3090-Baseline-Werts (100 TAIFlops) erhalten Sie so einen direkten Vergleich der Gesamtleistung von RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4080 Super Pro bei 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.
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