Runtime: godclaw
Quantisierung: AWQ
Betriebssystem: Ubuntu 26.04 LTS (Kernel 7.0.0-27-generic)
Treiber: AMD 7.0.0-27-generic
Modell: Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

Anmerkung

vLLM . 2 GPU . 4-Bit (cyankiwi/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-AWQ-4bit)

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260722-165904-11a1fd

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 # Run-ID : run-20260722-165904-11a1fd # GPU : 3x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ cat benchmark.conf Konfigurationspfad cyankiwi/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-AWQ-4bit Engine vllm Modellalias Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 Kontextlaenge 8192 Tensor-Parallel 2 Dtype auto GPU-Speicher 0.90 Trust-Remote-Code aktiv Host 0.0.0.0 Port 8000

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.	vllm
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	8192
Alias?Name, unter dem vLLM das Modell in der API anbietet. Der Client muss im Request-Feld 'model' exakt diesen Namen senden.	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Tensor-Parallel?Anzahl GPUs, auf die JEDER einzelne Modell-Layer aufgeteilt wird (Tensor-Parallelitaet). Mehr GPUs = mehr VRAM und meist mehr Speed, aber die Anzahl der Attention-Heads muss durch diesen Wert teilbar sein (z.B. 32 Heads -> nur 1, 2, 4, 8 ... moeglich, NICHT 3).	2
Dtype?Zahlenformat der Modellgewichte bei der Berechnung (z.B. auto, float16, bfloat16). 'auto' waehlt automatisch das vom Modell empfohlene Format.	auto
Kontext?Maximale Kontextlaenge in Tokens (Eingabe + Ausgabe zusammen). Begrenzt, wie gross eine einzelne Anfrage sein darf.	8192
GPU-Speicher?Anteil des GPU-Speichers (0 bis 1), den vLLM belegen darf. 0.92 = 92 %. Hoeher = mehr Platz fuer den KV-Cache (mehr/laengere parallele Anfragen), aber groesseres Risiko fuer 'Out of Memory'.	0.90
Trust-Remote-Code?Erlaubt vLLM, mit dem Modell mitgelieferten Python-Code auszufuehren. Noetig fuer Architekturen, die vLLM nicht von Haus aus kennt. Nur bei vertrauenswuerdigen Modellen aktivieren.	aktiv
Host?Netzwerk-Adresse, an die der API-Server bindet. 0.0.0.0 = auf allen Netzwerk-Schnittstellen erreichbar.	0.0.0.0
Port?TCP-Port, auf dem der API-Server lauscht (bei vLLM standardmaessig 8000).	8000

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 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

NVIDIA GeForce RTX 5090 1.671,0 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.658,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.515,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 905,1 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 264,2 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 169,9 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 152,7 tok/sIntel Arc Pro B70 143,6 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 107,6 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 97,6 tok/s dieser LaufCPU-only 7,1 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.671,0 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.658,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.515,7 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 905,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 264,2 tok/sNVIDIA Grace 169,9 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 143,6 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 107,6 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 97,6 tok/s dieser LaufIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 7,1 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.671,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.658,1 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.515,7 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 905,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 264,2 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. GX10 169,9 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 143,6 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 107,6 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 7,1 tok/s

ENGnach Engine

llama.cpp 1.671,0 tok/svLLM 961,5 tok/sunbekannt 97,6 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.671,0 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 169,9 tok/sIntel 26.18.38308.4 143,6 tok/s★ AMD 7.0.0-27-generic 97,6 tok/s dieser Lauf

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (1× parallel). Methodik →

⚙️ KonfigurationAlle Kennzahlen und Diagramme unten folgen diesen Einstellungen – bezogen auf 24 Monate Laufzeit.In URL übernehmen Zurücksetzen

⚡ Strompreis EUR/kWh

⚙️ System-Auslastung 100 %

🖥️ Anschaffung EUR

🔌 Idle 105 W

⚡ TDP 671 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

Input €/1M Output €/1M Input je Output-Token

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)671 W geschätzt (TDP)GPU 600 + CPU 46 + Board 25 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,20 EUR

Strom / 1 Mio. Token1,23 EUR

Token / kWh243,74 Tsd.

Anschaffung (System)8.254 EUR VollpreisGPU 2.800 EUR · CPU 1.399 EUR · Board 1.299 EUR · RAM 2.576 EUR · Netzteil 180 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)11.781 EUR

Output-Token (2 Jahre)2,87 Mrd.

☁️ Externes LLM (API) – Vergleich

Externe LLM-Kosten (2 Jahre)–

Ersparnis vs. extern (2 Jahre)–

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 (105 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

	Qwen3-30B-A3B-Instruct-25072x AMD Radeon AI PRO R9700	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-30B-A3B-Instruct-25073x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition
Kosten Strom (24 Mon.)	–	–	–	–
Kosten Anschaffung	–	–	–	–
Kosten Gesamt (TCO)	–	–	–	–
Generierte Token (24 Mon.)	–	–	–	–
Tokenpreis bei API	–	–	–	–
Break-Even-Point (Tage)	–	–	–	–
Ergebnis (Ersparnis / Ausgabe)	–	–	–	–

2× AMD Radeon AI PRO R9700 · dieser Lauf 45 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 308 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 305 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 271 tok/s

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.

Beigesteuert von

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.