Gemma-4-26B-A4B-it
Harnessbenchmark · gemessen am 16.07.2026 07:55
run-20260722-161611-0064a9Harnessbenchmark · 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: godclaw
Quantisierung: Q8_0
Modell: Gemma-4-26B-A4B-it
Aufgaben (16)
| Aufgabe | Status | Punkte | Dauer |
|---|---|---|---|
| Antwortzeit Test | bestanden | 35 / 50 | 5,00 s |
| Format Test | bestanden | 70 / 80 | 4,00 s |
| Dateisystem Setup | bestanden | 98 / 120 | 9,00 s |
| Daten Generierung | bestanden | 141 / 150 | 4,00 s |
| Parsing + Transformation | bestanden | 108 / 200 | 46,00 s |
| Fehlerbehandlung JSON | bestanden | 15 / 150 | 112,00 s |
| Python Tool Usage | bestanden | 176 / 220 | 20,00 s |
| PHP Tool Usage | bestanden | 183 / 220 | 17,00 s |
| Export + Reimport | bestanden | 213 / 240 | 15,00 s |
| Archivierung | bestanden | 148 / 180 | 12,00 s |
| Hash Berechnung | bestanden | 154 / 200 | 19,00 s |
| Textsuche | bestanden | 167 / 180 | 5,00 s |
| Idempotenz Test | bestanden | 211 / 220 | 4,00 s |
| Rechte Problem | bestanden | 110 / 220 | 50,00 s |
| Final JSON | bestanden | 223 / 250 | 11,00 s |
| Finale Ausgabe | bestanden | 216 / 300 | 14,00 s |
Konfiguration
| Engine?Die Inferenz-Software, die das Modell ausliefert (z.B. vLLM oder llama.cpp). Sie bestimmt Geschwindigkeit, unterstuetzte Modellformate und welche Parameter ueberhaupt verfuegbar sind. | llamacpp |
| Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen. | google/gemma-4-26B-A4B-it |
| Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann. | 65536 |
| Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird. | /home/godcore/models/gemma4/gemma-4-26B-A4B-it-Q8_0.gguf |
| Parallel?Anzahl paralleler Slots/Sequenzen, die der Server gleichzeitig bedient. Der Kontext wird auf die Slots aufgeteilt. | 2 |
| GPU-Layer?Anzahl der auf die GPU ausgelagerten Modell-Layer. Hoeher = mehr VRAM und schneller; der Rest laeuft auf der CPU. 999 = alles auf GPU. | 999 |
| Flash Attention?FlashAttention fuer schnellere und speichersparende Attention. Wert on/off/auto je nach Build. | auto |
| K-Cache-Typ?Datentyp des K-Anteils im KV-Cache (f16/q8_0/q4_0 ...). Quantisiert senkt den VRAM-Bedarf bei leichtem Qualitaetsverlust. | q8_0 |
| V-Cache-Typ?Datentyp des V-Anteils im KV-Cache (f16/q8_0/q4_0 ...). Quantisierung braucht meist aktiviertes flash-attn. | q8_0 |
| Reasoning?Steuert die Ausgabe bzw. das Parsing von Reasoning-/Thinking-Inhalten (z.B. --reasoning-format deepseek/none). | off |
| Jinja?Nutzt die im Modell eingebettete Jinja-Chat-Vorlage fuer korrekte Rollen-, Tool- und Reasoning-Formatierung. | aktiv |
Gemma-4-26B-A4B-it 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.

