# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Laguna-S-2.1-INT4 # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260723-114454-21853d # GPU : 3x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ vllm serve poolside/Laguna-S-2.1-INT4 \ --served-model-name Laguna-S-2.1-INT4 \ --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.	Laguna-S-2.1-INT4
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.	Laguna-S-2.1-INT4
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

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

Laguna-S-2.1-INT4 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 835,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 779,8 tok/sNVIDIA RTX A6000 356,4 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 70,5 tok/s this runNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 42,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 32,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 13,3 tok/s

CPUby processor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 835,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 779,8 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 356,4 tok/s this runAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 42,3 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 32,8 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 13,3 tok/s

MBby mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 835,1 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 779,8 tok/s this runASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 42,3 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 32,8 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 13,3 tok/s

ENGby engine

llama.cpp 835,1 tok/s★ vLLM 356,4 tok/s this rununbekannt 13,4 tok/s

DRVby driver

unbekannt 835,1 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 13,4 tok/s

💰 Economics

Economics of this run

Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (5× 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 1.92

Token / kWh156.46K

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)2.66B

☁️ 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

	Laguna-S-2.1-INT43x AMD Radeon AI PRO R9700	Laguna-S-2.1-INT4NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Laguna-S-2.1-INT4NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Laguna-S-2.1-INT4NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 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 42 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 471 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 466 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 462 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.