Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
Harness benchmark · measured on 19.07.2026 22:54
run-20260722-161612-46dd0cHarness benchmark · Primary metric: Score rate (%)
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
Quantization: Q8_0
Model: Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
Aufgaben (40)
| Task | Status | Points | Duration |
|---|---|---|---|
| Arbeitsstruktur anlegen | passed | 5 / 50 | 7.224,00 s |
| Startdatei schreiben | failed | 0 / 60 | 22,00 s |
| Datei zuruecklesen | passed | 5 / 50 | 15,00 s |
| CSV mit Testdaten | passed | 25 / 80 | 23,00 s |
| Struktur pruefen | passed | 33 / 60 | 10,00 s |
| Recherche RAG | passed | 94 / 150 | 25,00 s |
| Recherche Hersteller | passed | 101 / 120 | 8,00 s |
| Recherche sichern | passed | 10 / 100 | 33,00 s |
| Webseite auswerten | failed | 0 / 140 | 47,00 s |
| Seite im Browser oeffnen | failed | 0 / 180 | 18,00 s |
| Modellvergleich | passed | 20 / 200 | 159,00 s |
| Quellenliste | failed | 0 / 90 | 25,00 s |
| Wissenskategorien sichten | passed | 46 / 100 | 18,00 s |
| Wissenseintrag anlegen | failed | 0 / 220 | 37,00 s |
| Wissenseintrag pruefen | passed | 93 / 120 | 10,00 s |
| Wissenseintrag ergaenzen | failed | 0 / 200 | 8,00 s |
| Versionen zaehlen | passed | 120 / 140 | 7,00 s |
| Wissen durchsuchen | failed | 0 / 130 | 37,00 s |
| Firma erfassen | failed | 0 / 180 | 194,00 s |
| Person verknuepfen | failed | 0 / 220 | 208,00 s |
| Fakt hinterlegen | failed | 0 / 160 | 21,00 s |
| Entitaet suchen | failed | 0 / 140 | 8,00 s |
| Aufgabenliste anlegen | passed | 98 / 130 | 11,00 s |
| Aufgaben ergaenzen | passed | 88 / 170 | 32,00 s |
| Boards sichten | passed | 12 / 120 | 41,00 s |
| Board-Aufgabe anlegen | passed | 167 / 190 | 8,00 s |
| CSV nach JSON | failed | 0 / 180 | 259,00 s |
| JSON validieren | passed | 95 / 140 | 16,00 s |
| Defektes JSON reparieren | failed | 0 / 220 | 43,00 s |
| Pruefsummen | failed | 0 / 160 | 52,00 s |
| Volltextsuche | failed | 0 / 150 | 7,00 s |
| Archiv packen | failed | 0 / 170 | 8,00 s |
| Bestandsaufnahme | passed | 53 / 120 | 25,00 s |
| Titelbild erzeugen | failed | 0 / 250 | 18,00 s |
| Bild pruefen | failed | 0 / 130 | 7,00 s |
| Merken | passed | 84 / 150 | 22,00 s |
| Erinnern | passed | 98 / 120 | 8,00 s |
| Fachfrage delegieren | passed | 23 / 230 | 111,00 s |
| Gesamtbericht | failed | 0 / 240 | 48,00 s |
| Abschluss | passed | 166 / 200 | 14,00 s |
Configuration
| 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. | mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 |
| Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann. | 131072 |
| Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird. | /home/godcore/models/devstral-small-2-24b-q8_0-gguf/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-Q8_0.gguf |
| Parallel?Anzahl paralleler Slots/Sequenzen, die der Server gleichzeitig bedient. Der Kontext wird auf die Slots aufgeteilt. | 1 |
| Temperatur?Sampling-Temperatur. Hoeher = kreativer/zufaelliger, niedriger = deterministischer. 0 = greedy. | 0.2 |
| Repeat-Penalty?Straffaktor gegen Token-Wiederholungen. 1.0 = keine Strafe, hoeher = staerker. | 1.05 |
| Repeat-Last-N?Anzahl der letzten Token, die fuer die Wiederholungsstrafe betrachtet werden. 0 = aus, -1 = gesamter Kontext. | 256 |
| 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. | 99 |
| Flash Attention?FlashAttention fuer schnellere und speichersparende Attention. Wert on/off/auto je nach Build. | on |
| Jinja?Nutzt die im Modell eingebettete Jinja-Chat-Vorlage fuer korrekte Rollen-, Tool- und Reasoning-Formatierung. | aktiv |
| Chat-Template?Pfad zu einer externen Chat-Template-Datei. Ueberschreibt die im Modell eingebettete Vorlage. | /home/godcore/models/devstral-small-2-24b-q8_0-gguf/chat_template.jinja |
| Threads?Anzahl CPU-Threads fuer die Token-Generierung (Decode). | 8 |
| Batch-Threads?Anzahl CPU-Threads fuer Prompt-Verarbeitung und Batch (Prefill). | 16 |
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 on various hardware
All published performance runs of this model – each bubble a variant: position = prefill (X) × generation (Y), bubble size = number of runs. Closer to the top right = faster. ★ Marked gold = this benchmark.
GPUby graphics card
CPUby processor
MBby mainboard
DRVby driver
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.

