Beigesteuert vonMario AlkaGoogle gemma-4-31B-it
Harnessbenchmark · gemessen am 10.04.2026 15:48
run-20260722-161611-227dd8Harnessbenchmark · 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: 123 GB
Mainboard: Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX)
Setup
Runtime: openclaw_cli
Quantisierung: -
Modell: gemma-4-31B-it
Aufgaben (16)
| Aufgabe | Status | Punkte | Dauer |
|---|---|---|---|
| Antwortzeit Test | bestanden | 5 / 50 | 610,00 s |
| Format Test | bestanden | 8 / 80 | 349,00 s |
| Dateisystem Setup | bestanden | 12 / 120 | 663,00 s |
| Daten Generierung | bestanden | 15 / 150 | 675,00 s |
| Parsing + Transformation | bestanden | 20 / 200 | 609,00 s |
| Fehlerbehandlung JSON | bestanden | 15 / 150 | 615,00 s |
| Python Tool Usage | bestanden | 22 / 220 | 609,00 s |
| PHP Tool Usage | bestanden | 22 / 220 | 608,00 s |
| Export + Reimport | bestanden | 24 / 240 | 608,00 s |
| Archivierung | bestanden | 18 / 180 | 608,00 s |
| Hash Berechnung | bestanden | 20 / 200 | 608,00 s |
| Textsuche | bestanden | 18 / 180 | 614,00 s |
| Idempotenz Test | bestanden | 22 / 220 | 619,00 s |
| Rechte Problem | bestanden | 22 / 220 | 610,00 s |
| Final JSON | bestanden | 25 / 250 | 611,00 s |
| Finale Ausgabe | bestanden | 30 / 300 | 609,00 s |
gemma-4-31B-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.