Direct performance comparison between the RTX Pro 5000 Blackwell and RTX 4090 Pro across 30 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 5000 Blackwell winning 27 out of 30 benchmarks (90% win rate), while the RTX 4090 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 100% faster than the RTX 4090 Pro (median across 4 benchmarks). For Qwen/Qwen3-32B-FP8, the RTX Pro 5000 Blackwell achieves 633 tokens/s vs RTX 4090 Pro's 292 tokens/s (117% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 4 out of 4 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 18% faster than the RTX 4090 Pro (median across 10 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the RTX Pro 5000 Blackwell generates 54 tokens/s vs RTX 4090 Pro's 45 tokens/s (21% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 9 out of 10 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
Für Stable-Diffusion-, SDXL- und Flux-Arbeitslasten ist der RTX Pro 5000 Blackwell mit einem Medianwert aus 12 Benchmarks 11 % schneller als das RTX 4090 Pro. Bei Tests mit SDXL erzeugt der RTX Pro 5000 Blackwell 26 Bilder pro Minute im Vergleich zu den 23 Bildern pro Minute des RTX 4090 Pro (also um 13 % schneller). Der RTX Pro 5000 Blackwell gewinnt dabei in 10 von 12 Image-Generationstests und stellt somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung dar.
Für Hochkonkurrenz-Vision-Aufgaben (16–64 parallele Anfragen) erzielen sowohl der RTX Pro 5000 Blackwell als auch der RTX 4090 Pro fast identischen Durchsatz über zwei Benchmarks hinweg. Im Test mit llava-1.5-7b verarbeitet der RTX Pro 5000 Blackwell 283 Bilder/Min. gegenüber 266 Bilder/Min. beim RTX 4090 Pro (+6 % schneller). Mit Siegen in 2 von 2 Vision-Tests positioniert sich das Modell als bevorzugte GPU für skalierbare Produktionsdokumentverarbeitung und multimodale KI-Anwendungen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs der Typen RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4090 Pro aus unserer Flotte erfasst. Anders als bei künstlichen Labortests basieren diese Ergebnisse auf echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie die RTX Pro 5000 Blackwell und die RTX 4090 Pro mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktivitäts-Chatsysteme, mehragentige KI-Systeme sowie 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 u. a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Benchmarks zur Bildgenerierung decken Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen ab. Das ist entscheidend für KI-gestützte Kunstwerke, Designprototypen und 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 4090 Pro Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16–64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein Sprachbildmodell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – hier werden Szenenverständnis und visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 geprüft, um die Leistung in Bildern pro Minute darzustellen. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares «Hamlet», eingescannt aus historischen Büchern mit antiker Schriftart, bei einer Batchgröße von 16 und ermittelt so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, entscheidend für die Dokumentdigitalisierung. So sehen Sie, wie die Grafikkarten NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell und RTX 4090 Professional Edition skalierbare visuelle KI-Aufgaben meistern – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung 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.
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 5000 Blackwell und die RTX 4090 Pro 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.
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