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gemma-4-31b-it-int8

Performancebenchmark · gemessen am 20.07.2026 15:02

Benchmark-IDrun-20260722-165905-25ce4d
Timebench 2 - Token-Generation / Output-DurchsatzDense31BRuntime: godclawQuantisierung: INT8
Generation11,19tok/s
Prefill162,23tok/s
Time to First Token716,30ms
Gesamtdauer276,70s
Concurrency1parallel
Einordnung im Feld
116von 135 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)

Dieser Lauf ist besser als 14 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 11,2 tok/s
-74 % vs Ø 42,5
Prefill 162,2 tok/s
-94 % vs Ø 2.885,5
Time to First Token 716 ms
-57 % vs Ø 1.685
Verteilung im Feld2 – 148 tok/s
Ø 42 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark?

Hardware

GPU: 3x AMD Radeon AI PRO R9700 · 32 GB VRAM
CPU: 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores
RAM: 184 GB

Setup

Runtime: godclaw
Quantisierung: INT8
Modell: gemma-4-31b-it-int8

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260722-165905-25ce4d
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : gemma-4-31b-it-int8 # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260722-165905-25ce4d # GPU : 3x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ /opt/python/bin/python /opt/python/bin/vllm serve nameistoken/Gemma-4-31B-it-Quark-W8A8-INT8 \ --served-model-name gemma-4-31b-it-int8 \ --tensor-parallel-size 1 \ --pipeline-parallel-size 3 \ --dtype auto \ --max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.92 \ --enforce-eager \ --trust-remote-code \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000
Enginevllm
Modellaliasgemma-4-31b-it-int8
Kontextlaenge4096
Aliasgemma-4-31b-it-int8
Tensor-Parallel1
Pipeline-Parallel3
Dtypeauto
Kontext4096
GPU-Speicher0.92
Enforce-Eageraktiv
Trust-Remote-Codeaktiv

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