Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ
Harnessbenchmark · gemessen am 04.04.2026 11:15
run-20260722-161610-de118aHarnessbenchmark · Leitmetrik: Punktequote (%)
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: AMD Radeon 8060S Graphics
CPU: AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S
RAM: 31 GB
Mainboard: Bosgame AXB35-02 (BeyondMax Series)
Setup
Runtime: openclaw_cli
Quantisierung: -
Modell: Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ
Aufgaben (15)
| Aufgabe | Status | Punkte | Dauer |
|---|---|---|---|
| Antwortzeit Test | bestanden | 5 / 50 | 53,00 s |
| JSON Direkt Ausgabe | bestanden | 7 / 70 | 60,00 s |
| Kurzinhalt Benchmark | bestanden | 6 / 60 | 56,00 s |
| Textdatei anlegen | bestanden | 10 / 100 | 119,00 s |
| JSON Datei erzeugen | bestanden | 12 / 120 | 99,00 s |
| JSON Datei lesen und Feld ausgeben | bestanden | 12 / 120 | 148,00 s |
| Komplexeres JSON erzeugen | bestanden | 14 / 140 | 196,00 s |
| JSON auswerten Summe | bestanden | 15 / 150 | 72,00 s |
| Python Code erzeugen | bestanden | 13 / 130 | 120,00 s |
| Python Code ausfuehren | bestanden | 24 / 150 | 56,00 s |
| PHP Datei erzeugen | bestanden | 13 / 130 | 123,00 s |
| PHP Datei ausfuehren | bestanden | 65 / 150 | 38,00 s |
| Markdown Inhalt generieren | bestanden | 11 / 110 | 316,00 s |
| Dateiinhalt pruefen | bestanden | 10 / 100 | 51,00 s |
| Mehrstufige Verarbeitung | bestanden | 18 / 180 | 276,00 s |
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ auf verschiedener Hardware
Alle veröffentlichten Performance-Läufe dieses Modells – jede Blase eine Variante: Position = Prefill (X) × Generation (Y), Blasengröße = Anzahl Läufe. Näher oben rechts = schneller. ★ Gold markiert = dieser Benchmark.
GPUnach Grafikkarte
CPUnach Prozessor
MBnach Mainboard
DRVnach Treiber
Mario Alka Administrator
Ich bin Unternehmer, Softwareentwickler und KI-Enthusiast. Seit vielen Jahren entwickle ich Unternehmenssoftware und beschäftige mich inzwischen fast täglich mit lokalen LLMs, KI-Agenten und leistungsfähiger KI-Hardware.
Mit LLM-Benchmark.de möchte ich eine Plattform schaffen, auf der Modelle, GPUs und Agenten objektiv und reproduzierbar miteinander verglichen werden.

