Beigesteuert vonMario AlkaDeepSeek DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B
Performancebenchmark · gemessen am 23.07.2026 10:50
run-20260723-114455-5b9033Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 1× parallel
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?
Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 1× parallel · Generation (tok/s)
Hardware
GPU: 2x NVIDIA GeForce RTX 2060 · 6 GB VRAM
CPU: 4x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz
RAM: 504 GB
Mainboard: Dell Inc. PowerEdge R820
Setup
Runtime: llama.cpp
Quantisierung: UD-Q4_K_XL
Modell: DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B
Konfiguration
| 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. | DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B |
| 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. | /opt/models/DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B-Q4_K_M.gguf |
| Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen. | DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B |
| NUMA?NUMA-Optimierung fuer Multi-Socket-CPUs: distribute/isolate/numactl. Verbessert die Speicherlokalitaet. | distribute |
| Threads?Anzahl CPU-Threads fuer die Token-Generierung (Decode). | 64 |
| Batch-Threads?Anzahl CPU-Threads fuer Prompt-Verarbeitung und Batch (Prefill). | 64 |
| Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells. | 8192 |
| Parallel?Anzahl paralleler Slots/Sequenzen, die der Server gleichzeitig bedient. Der Kontext wird auf die Slots aufgeteilt. | 4 |
DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B 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
CPUnach Prozessor
MBnach Mainboard
DRVnach Treiber
Wirtschaftlichkeit dieses Laufs
Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (1× parallel). Methodik →
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 (55 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
| DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B2x NVIDIA GeForce RTX 2060 | DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B3x 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) | – | – | – | – |
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.
Mario Alka Administrator
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.