Contributed byMario AlkaDeepSeek DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B
Performance benchmark · measured on 23.07.2026 10:50
run-20260723-114455-5b9033Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s) · 1× concurrent
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
How does this benchmark compare on other GPUs?
Same model on different hardware · 1× concurrent · 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
Quantization: UD-Q4_K_XL
Model: DeepSeek-V4-Flash-284B-A13B
Configuration
| 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 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
CPUby processor
MBby mainboard
DRVby driver
Economics of this run
Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (1× concurrent). Methodology →
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 (55 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
| 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 | |
|---|---|---|---|---|
| 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) | – | – | – | – |
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.
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.