Codestral-22B-v0.1
Performancebenchmark · gemessen am 22.07.2026 16:20
run-20260722-162021-24c74aPerformancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 8× parallel
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: NVIDIA GB10
CPU: AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor
RAM: 128 GB
Setup
Runtime: vLLM
Quantisierung: -
Treiber: NVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0
Modell: Codestral-22B-v0.1
Codestral-22B-v0.1 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
Wirtschaftlichkeit dieses Laufs
Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (8× parallel). Methodik →
Alle Werte oben und die Diagramme unten berücksichtigen die eingestellte System-Auslastung: bei X % generiert das System nur X % der Zeit, die restliche Zeit läuft es im Idle (15 W). Kosten pro Stunde sinken dadurch (mehr Idle), Kosten je Token steigen.
Kosten über 2 Jahre – nur Strom
Kosten über 2 Jahre – inkl. Anschaffung (TCO)
Geschwindigkeit vs. Token pro Euro
Euro pro 1 Mio. Token
Vergleich zur API – Wirtschaftlichkeit je Benchmark
| Codestral-22B-v0.1NVIDIA GB10 (DGX Spark) | |
|---|---|
| Kosten Strom (24 Mon.) | – |
| Kosten Anschaffung | – |
| Kosten Gesamt (TCO) | – |
| Generierte Token (24 Mon.) | – |
| Tokenpreis bei API | – |
| Break-Even-Point (Tage) | – |
| Ergebnis (Ersparnis / Ausgabe) | – |
Vergleich mit bis zu 3 nächstbesten Läufen dieses Modells bei gleicher Concurrency (mind. einer auf anderer Hardware). Leistung = GPU-TDP + CPU (Idle + 15 %) + Board (geschätzt), Anschaffung = komplettes System (GPU + CPU + Board + RAM + Netzteil), Preise = hinterlegte Marktpreise.
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.

