Gemma-4-26B-A4B-it
Harnessbenchmark · gemessen am 19.07.2026 22:55
run-20260722-161612-4aa240Harnessbenchmark · 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 (40)
| Aufgabe | Status | Punkte | Dauer |
|---|---|---|---|
| Arbeitsstruktur anlegen | bestanden | 5 / 50 | 7.216,00 s |
| Startdatei schreiben | bestanden | 6 / 60 | 22,00 s |
| Datei zuruecklesen | bestanden | 11 / 50 | 13,00 s |
| CSV mit Testdaten | bestanden | 44 / 80 | 15,00 s |
| Struktur pruefen | fehlgeschlagen | 0 / 60 | 24,00 s |
| Recherche RAG | bestanden | 15 / 150 | 136,00 s |
| Recherche Hersteller | bestanden | 55 / 120 | 27,00 s |
| Recherche sichern | bestanden | 46 / 100 | 18,00 s |
| Webseite auswerten | bestanden | 85 / 140 | 26,00 s |
| Seite im Browser oeffnen | fehlgeschlagen | 0 / 180 | 14,00 s |
| Modellvergleich | bestanden | 44 / 200 | 65,00 s |
| Quellenliste | bestanden | 58 / 90 | 12,00 s |
| Wissenskategorien sichten | bestanden | 55 / 100 | 15,00 s |
| Wissenseintrag anlegen | fehlgeschlagen | 0 / 220 | 19,00 s |
| Wissenseintrag pruefen | fehlgeschlagen | 0 / 120 | 10,00 s |
| Wissenseintrag ergaenzen | fehlgeschlagen | 0 / 200 | 12,00 s |
| Versionen zaehlen | fehlgeschlagen | 0 / 140 | 10,00 s |
| Wissen durchsuchen | fehlgeschlagen | 0 / 130 | 10,00 s |
| Firma erfassen | bestanden | 18 / 180 | 320,00 s |
| Person verknuepfen | fehlgeschlagen | 0 / 220 | 54,00 s |
| Fakt hinterlegen | fehlgeschlagen | 0 / 160 | 56,00 s |
| Entitaet suchen | fehlgeschlagen | 0 / 140 | 12,00 s |
| Aufgabenliste anlegen | bestanden | 98 / 130 | 11,00 s |
| Aufgaben ergaenzen | bestanden | 127 / 170 | 17,00 s |
| Boards sichten | fehlgeschlagen | 0 / 120 | 9,00 s |
| Board-Aufgabe anlegen | fehlgeschlagen | 0 / 190 | 8,00 s |
| CSV nach JSON | fehlgeschlagen | 0 / 180 | 18,00 s |
| JSON validieren | fehlgeschlagen | 0 / 140 | 12,00 s |
| Defektes JSON reparieren | bestanden | 22 / 220 | 331,00 s |
| Pruefsummen | fehlgeschlagen | 0 / 160 | 22,00 s |
| Volltextsuche | fehlgeschlagen | 0 / 150 | 19,00 s |
| Archiv packen | bestanden | 134 / 170 | 14,00 s |
| Bestandsaufnahme | bestanden | 80 / 120 | 15,00 s |
| Titelbild erzeugen | fehlgeschlagen | 0 / 250 | 12,00 s |
| Bild pruefen | fehlgeschlagen | 0 / 130 | 43,00 s |
| Merken | bestanden | 108 / 150 | 14,00 s |
| Erinnern | bestanden | 98 / 120 | 8,00 s |
| Fachfrage delegieren | bestanden | 60 / 230 | 74,00 s |
| Gesamtbericht | bestanden | 161 / 240 | 33,00 s |
| Abschluss | bestanden | 159 / 200 | 17,00 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.

