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Gemma-4-26B-A4B-it

Performancebenchmark · gemessen am 23.07.2026 02:19

Benchmark-IDrun-20260723-023424-7d69dd

Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE26BRuntime: llama.cppQuantisierung: Q8_0

ℹ

Zur Einordnung: Diese Plattform nutzt Unified Memory – die "VRAM" ist gemeinsamer System-RAM (APU/Superchip); das Modell teilt sich den Speicher mit dem System.

Generation39,53tok/s

Prefill282,02tok/s

Time to First Token6.993,50ms

Gesamtdauer65,80s

Concurrency1parallel

Einordnung im Feld

112von 218 Systemen

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

Dieser Lauf ist besser als 49 % aller vergleichbaren Systeme.

Generation 39,5 tok/s

-41 % vs Ø 67,4

Prefill 282,0 tok/s

-90 % vs Ø 2.695,8

Time to First Token 6.994 ms

-59 % vs Ø 17.187

Verteilung im Feld0 – 341 tok/s

Ø 67 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark?

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-023425-4d6891

340,5 tok/s

gpt-oss-20b3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-023425-189e09

331,7 tok/s

North-Mini-Code-1.03× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-023427-9af096

279,0 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031252-92db54

274,0 tok/s

Nemotron-Cascade-2-30B-A3B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031252-286996

270,4 tok/s

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031253-e2aa7d

268,7 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-023427-2f18a1

261,2 tok/s

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031255-9073bc

237,2 tok/s

Qwen3-30B-A3B-Thinking-25073× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031254-518bee

231,1 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031251-0cd206

229,1 tok/s

Nemotron-Cascade-2-30B-A3B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031252-3aeb13

225,0 tok/s

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-031253-c9ac23

223,5 tok/s

North-Mini-Code-1.03× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-023427-6f2dd2

223,3 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-023427-9684b2

218,9 tok/s

Gemma-4-26B-A4B-it dieser LaufAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-023424-7d69dd

39,5 tok/s

Hardware

GPU: AMD Radeon 8060S Graphics
CPU: 32x AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S
RAM: 31 GB
Mainboard: Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX)

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantisierung: Q8_0
Betriebssystem: Ubuntu 24.04.2 LTS (Kernel 6.17.0-40-generic)
Modell: Gemma-4-26B-A4B-it

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260723-023424-7d69dd

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Gemma-4-26B-A4B-it # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260723-023424-7d69dd # GPU : AMD Radeon 8060S Graphics # CPU : 32x AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build-rocm/bin/llama-server \ --model /home/godcore/models/gemma4/gemma-4-26B-A4B-it-Q8_0.gguf \ --alias google/gemma-4-26B-A4B-it \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --ctx-size 65536 \ --parallel 2 \ --gpu-layers 999 \ --flash-attn auto \ --cache-type-k q8_0 \ --cache-type-v q8_0 \ --reasoning off \ --jinja

Engine	llamacpp
Modellalias	google/gemma-4-26B-A4B-it
Kontextlaenge	65536
Modellpfad	/home/godcore/models/gemma4/gemma-4-26B-A4B-it-Q8_0.gguf
Parallel	2
GPU-Layer	999
Flash Attention	auto
K-Cache-Typ	q8_0
V-Cache-Typ	q8_0
Reasoning	off
Jinja	aktiv

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