⚠

Konfigurations-Hinweis: Es sind 3 Grafikkarten installiert, aber nur 1 wurde fuer diesen Lauf genutzt (tensor-parallel-size=1). Mit allen 3 GPUs koennte der Durchsatz deutlich hoeher liegen.

Generation36,87tok/s

Prefill7.938,55tok/s

Time to First Token472,50ms

Gesamtdauer56,83s

Concurrency1parallel

Einordnung im Feld

Diese GPU Alle GPUs

150von 455 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 1× parallel

Dieser Lauf ist besser als 67 % aller vergleichbaren Systeme.

Generation 36,9 tok/s

+4 % vs Ø 35,3

Prefill 7.938,6 tok/s

+304 % vs Ø 1.966,4

Time to First Token 473 ms

-99 % vs Ø 35.848

Verteilung im Feld1 – 148 tok/s

Ø 35 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-165909-85f64f

147,8 tok/s

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-165908-d95290

147,8 tok/s

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-165909-637af7

143,9 tok/s

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-165908-95273d

143,9 tok/s

Nemotron-3-Nano-4B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260805-053357-112090

139,8 tok/s

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-165909-65d35f

137,7 tok/s

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-165908-ff206d

137,7 tok/s

Nemotron-3-Nano-4B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260805-053357-ed67ec

136,2 tok/s

Nemotron-3-Nano-4B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260805-053357-16d611

129,5 tok/s

Nemotron-3-Nano-30B-A3B4× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260817-111922-dd07f5

125,7 tok/s

Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B4× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260815-060242-025c3d

121,3 tok/s

Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B4× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260815-060242-dadb7a

113,6 tok/s

Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B4× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260815-060243-6a7849

108,1 tok/s

Nemotron-Cascade-2-30B-A3B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-181156-a273f2

107,9 tok/s

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct dieser Lauf3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260722-165906-4003c8

36,9 tok/s

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?

Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 1× parallel · Generation (tok/s)

NVIDIA GeForce RTX 5090run-20260729-105336-32f876

307,4 tok/s

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260729-032125-021dfb

303,6 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105343-0df3c1

269,1 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105343-d6b1eb

268,2 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-122848-9ce6f1

262,1 tok/s

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260724-004607-ae055d

227,9 tok/s

NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260729-105331-79f292

197,7 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260829-124021-661b61

186,6 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260830-040426-1d7e62

167,5 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260827-211025-96fff9

166,9 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260827-090902-43bdb1

164,0 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260829-191617-bf5d50

161,1 tok/s

NVIDIA RTX A6000run-20260826-145351-5a8761

157,6 tok/s

NVIDIA RTX A6000run-20260826-211812-71e181

144,8 tok/s

Hardware

GPU: 3x AMD Radeon AI PRO R9700 · 32 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores
RAM: 184 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE

Setup

Runtime: vLLM
Quantisierung: AWQ
Modell: Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260722-165906-4003c8

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260722-165906-4003c8 # GPU : 3x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ /opt/python/bin/python /opt/python/bin/vllm serve QuantTrio/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-AWQ \ --served-model-name Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype auto \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.90 \ --trust-remote-code \ --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-VL-30B-A3B-Instruct
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	8192
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.	Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
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).	1
Dtype?Zahlenformat der Modellgewichte bei der Berechnung (z.B. auto, float16, bfloat16). 'auto' waehlt automatisch das vom Modell empfohlene Format.	auto
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	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

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 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 1.655,9 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.639,0 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.505,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 903,5 tok/sNVIDIA RTX A6000 763,5 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 245,1 tok/sAMD Radeon PRO W7800 48GB 233,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 154,0 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 89,8 tok/s dieser Lauf

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.655,9 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.639,0 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.505,0 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 903,5 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 763,5 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 245,1 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.655,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.639,0 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.505,0 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 903,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 245,1 tok/s

ENGnach Engine

llama.cpp 1.655,9 tok/s★ vLLM 1.028,5 tok/s dieser Laufunbekannt 89,8 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.655,9 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 89,8 tok/s

💰 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 85 W

⚡ TDP 371 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)371 W geschätzt (TDP)GPU 300 + CPU 46 + Board 25 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,11 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,84 EUR

Token / kWh357,77 Tsd.

Anschaffung (System)6.824 EUR VollpreisGPU 1.400 EUR · CPU 1.399 EUR · Board 1.299 EUR · RAM 2.576 EUR · Netzteil 150 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)8.774 EUR

Output-Token (2 Jahre)2,33 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 (85 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-VL-30B-A3B-InstructAMD Radeon AI PRO R9700	Qwen3-VL-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen3-VL-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct3x 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)	–	–	–	–

AMD Radeon AI PRO R9700 · dieser Lauf 37 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 307 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 304 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 269 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.