# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 # Run-ID : run-20260722-165907-63e728 # 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 /root/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF/snapshots/d63ca9416f5db4f54a78145fb9a025317a57289f/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-Q4_K_M.gguf Engine llamacpp Modellalias Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 Kontextlaenge 8192 GPU-Layer 999 Split-Mode layer 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.	llamacpp
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.	Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	8192
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/root/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF/snapshots/d63ca9416f5db4f54a78145fb9a025317a57289f/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-Q4_K_M.gguf
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.	999
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	8192
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.	Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
Split-Mode?Verteilung ueber mehrere GPUs: none (nur eine GPU), layer (Layer aufteilen) oder row (Tensoren zeilenweise).	layer
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

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 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

AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 150,4 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 88,3 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 33,1 tok/s dieser LaufAMD Radeon 8060S Graphics 31,3 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 23,8 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 150,4 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 88,3 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 33,1 tok/s dieser LaufAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 31,3 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 23,8 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 150,4 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 88,3 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 33,1 tok/s dieser LaufBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 31,3 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 23,8 tok/s

ENGnach Engine

llama.cpp 150,4 tok/svLLM 88,3 tok/sunbekannt 33,1 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 150,4 tok/s★ AMD 7.0.0-27-generic 33,1 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 125 W

⚡ TDP 971 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)971 W geschätzt (TDP)GPU 900 + CPU 46 + Board 25 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,29 EUR

Strom / 1 Mio. Token2,59 EUR

Token / kWh115,93 Tsd.

Anschaffung (System)9.674 EUR VollpreisGPU 4.200 EUR · CPU 1.399 EUR · Board 1.299 EUR · RAM 2.576 EUR · Netzteil 200 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)14.778 EUR

Output-Token (2 Jahre)1,97 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 (125 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

	Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-25033x AMD Radeon AI PRO R9700	Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot	Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-25032x AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot	Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-25033x AMD Radeon AI PRO R9700
Kosten Strom (24 Mon.)	–	–	–	–
Kosten Anschaffung	–	–	–	–
Kosten Gesamt (TCO)	–	–	–	–
Generierte Token (24 Mon.)	–	–	–	–
Tokenpreis bei API	–	–	–	–
Break-Even-Point (Tage)	–	–	–	–
Ergebnis (Ersparnis / Ausgabe)	–	–	–	–

3× AMD Radeon AI PRO R9700 · dieser Lauf 31 tok/s AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 49 tok/s 2× AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 39 tok/s 3× AMD Radeon AI PRO R9700 33 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.