# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Coder-Next # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260722-165909-53dd6e # 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 bullpoint/Qwen3-Coder-Next-AWQ-4bit \ --served-model-name Qwen3-Coder-Next \ --tensor-parallel-size 1 \ --pipeline-parallel-size 3 \ --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-Coder-Next
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-Coder-Next
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
Pipeline-Parallel?Anzahl GPUs, auf die die Modell-Layer der Reihe nach (als Pipeline) verteilt werden. Nutzt mehrere GPUs OHNE Teilbarkeits-Anforderung der Heads; erhoeht vor allem Kapazitaet und Durchsatz, die Latenz einer einzelnen Anfrage aber nicht zwingend.	3
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

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

Qwen3-Coder-Next 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 1.253,3 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.147,5 tok/sNVIDIA RTX A6000 629,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 107,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 106,1 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 78,7 tok/s this runNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 78,2 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 38,5 tok/s

CPUby processor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.253,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.147,5 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 629,8 tok/s this runAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 107,0 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 106,1 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 78,2 tok/sNVIDIA Grace 38,5 tok/s

MBby mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.253,3 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.147,5 tok/s this runASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 107,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 106,1 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 78,2 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. GX10 38,5 tok/s

ENGby engine

llama.cpp 1.253,3 tok/s★ vLLM 629,8 tok/s this rununbekannt 62,4 tok/s

DRVby driver

unbekannt 1.253,3 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 62,4 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 38,5 tok/s

💰 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 125 W

⚡ TDP 971 W

☁️ External LLM (API) show

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

Electricity0.30 EUR/kWh

Avg power (incl. idle)971 W estimated (TDP)GPU 900 + CPU 46 + Board 25 W full load

Avg cost / hourEUR 0.29

Electricity / 1M tokensEUR 3.59

Token / kWh83.53K

Acquisition (system)EUR 9,674 full priceGPU EUR 4,200 · CPU EUR 1,399 · Board EUR 1,299 · RAM EUR 2,576 · PSU EUR 200

Electricity (2 years)–

TCO (2 years)EUR 14,778

Output tokens (2 years)1.42B

☁️ 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 (125 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

	Qwen3-Coder-Next3x AMD Radeon AI PRO R9700	Qwen3-Coder-NextNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-Coder-Next3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	Qwen3-Coder-Next3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 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)	–	–	–	–

3× AMD Radeon AI PRO R9700 · this run 23 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 242 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 218 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 216 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.