# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 # Run-ID : run-20260722-165903-d5ed62 # GPU : AMD Radeon 8060S Graphics # CPU : 32x AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ cat benchmark.conf Konfigurationspfad /home/godcore/models/devstral-small-2-24b-q8_0-gguf/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512-Q8_0.gguf Engine llamacpp Modellalias mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 Kontextlaenge 131072 Host 0.0.0.0 Port 8000 Parallel 1 Temperatur 0.2 Repeat-Penalty 1.05 Repeat-Last-N 256 GPU-Layer 99 Flash Attention on Jinja aktiv Chat-Template /home/godcore/models/devstral-small-2-24b-q8_0-gguf/chat_template.jinja Threads 8 Batch-Threads 16

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
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.	mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
Host?Netzwerk-Interface, an das der HTTP-Server bindet, z.B. 0.0.0.0 fuer alle Interfaces.	0.0.0.0
Port?TCP-Port des HTTP-Servers.	8000
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	131072
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

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

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

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 725,6 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 620,3 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 569,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 331,6 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 206,3 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 152,1 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 108,5 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 23,3 tok/s★ AMD Radeon 8060S Graphics 8,9 tok/s this run

CPUby processor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 725,6 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 620,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 569,7 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 331,6 tok/sAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 247,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 206,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 152,1 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 23,3 tok/s★ AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 8,9 tok/s this run

MBby mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 725,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 620,3 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 569,7 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 331,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. PRIME A520M-K 247,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 152,1 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 23,3 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 8,9 tok/s this runBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 8,9 tok/s

ENGby engine

vLLM 725,6 tok/sllama.cpp 645,1 tok/sunbekannt 247,7 tok/s

DRVby driver

unbekannt 725,6 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 29,4 tok/s★ ROCm 7.2.0 8,9 tok/s this run

💰 Economics

Economics of this run

Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (1× concurrent). Methodology →

⚙️ ConfigurationAll metrics and charts below follow these settings – based on a 24-month runtime.Save to URL Reset

⚡ Electricity price EUR/kWh

⚙️ System utilization 100 %

🖥️ Acquisition EUR

🔌 Idle 18 W

⚡ TDP 120 W

☁️ External LLM (API) show

Input €/1M Output €/1M Input per output token

Electricity0.30 EUR/kWh

Avg power (incl. idle)120 W estimated (TDP)GPU 120 W full load

Avg cost / hourEUR 0.036

Electricity / 1M tokensEUR 1.13

Token / kWh266.40K

Acquisition (system)EUR 4,454 missingBoard EUR 3,900 · RAM EUR 434 · PSU EUR 120

Electricity (2 years)–

TCO (2 years)EUR 5,085

Output tokens (2 years)560.08M

☁️ External LLM (API) – comparison

External LLM cost (2 years)–

Savings vs. external (2 years)–

All values above and the charts below take the configured system utilization into account: at X% the system generates only X% of the time, the rest it idles (18 W). Cost per hour drops (more idle), cost per token rises.

Cost over 2 years – electricity only

Cost over 2 years – incl. acquisition (TCO)

Speed vs. tokens per euro

Euro per 1M tokens

Comparison vs. API – economics per benchmark

	Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512AMD Radeon 8060S Graphics	Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512NVIDIA GeForce RTX 5090	Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition
Electricity cost (24 mo.)	–	–	–	–
Acquisition cost	–	–	–	–
Total cost (TCO)	–	–	–	–
Generated tokens (24 mo.)	–	–	–	–
Token price via API	–	–	–	–
Break-even point (days)	–	–	–	–
Result (savings / extra cost)	–	–	–	–

AMD Radeon 8060S Graphics · this run 9 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 97 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 95 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 94 tok/s

Comparison with up to 3 next-best runs of this model at the same concurrency (at least one on different hardware). Power = GPU TDP + CPU (idle + 15 %) + board (estimated), acquisition = full system (GPU + CPU + board + RAM + PSU), prices = stored market prices.

Contributed by

Mario Alka Administrator

@marioalka

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.