Beigesteuert vonMario AlkaMistral AI Ministral-3-14B-Reasoning-2512
Performancebenchmark · gemessen am 23.07.2026 13:16
Benchmark-ID
run-20260723-142059-0f740fTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)Dense14BRuntime: llama.cppQuantisierung: Q4_K_M
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.
Generation66,26tok/s
Prefill1.511,93tok/s
Time to First Token17.280,00ms
Gesamtdauer60,58s
Concurrency10parallel
Einordnung im Feld
10von 13 Systemen
Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 10× parallel
Dieser Lauf ist besser als 25 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation
66,3 tok/s
-17 % vs Ø 80,0
Prefill
1.511,9 tok/s
+14 % vs Ø 1.327,7
Time to First Token
17.280 ms
-19 % vs Ø 21.349
Verteilung im Feld17 – 158 tok/s
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Kolibri-1AMD Radeon 8060S Graphics · run-20261008-165122-05f32b
158,2 tok/s
North-Mini-Code-1.0AMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-015518-753958
131,9 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507AMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-015518-4f6b2e
107,6 tok/s
Qwen-AgentWorld-35B-A3BAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-142109-66f9ec
103,8 tok/s
Nemotron-Cascade-2-30B-A3BAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-142105-4bf79a
94,6 tok/s
Gemma-4-26B-A4B-itAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260725-031733-4e4df6
76,3 tok/s
gemma-4-26B-A4B-it-assistantAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260725-031727-c6550e
74,5 tok/s
gpt-oss-20bAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260724-082941-665f99
74,4 tok/s
Gemma-4-26B-A4B-itAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260725-031733-e7513a
73,7 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512 dieser LaufAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-142059-0f740f
66,3 tok/s
Qwen3.6-27BAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-194446-8d651c
36,1 tok/s
Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503AMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-142100-b7b090
26,0 tok/s
OpenReasoning-Nemotron-32BAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-142108-cc471c
16,5 tok/s
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?
Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 10× parallel · Generation (tok/s)
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260809-111521-585839
1.060,0 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 5090run-20260729-105331-0d6e05
1.028,1 tok/s
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260723-195749-eebab2
1.015,7 tok/s
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260728-195915-60f9b6
1.008,9 tok/s
3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105334-1ca461
911,6 tok/s
3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105334-ff6e0c
908,5 tok/s
3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105334-9ed78b
804,6 tok/s
2× NVIDIA RTX A6000run-20260829-134616-a467cc
735,1 tok/s
2× NVIDIA RTX A6000run-20260827-094104-bfb178
655,1 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 5070 Tirun-20260728-194137-c91fd6
590,0 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260729-032128-60cb19
543,1 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260723-194447-d1331c
524,4 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 5070 Tirun-20260727-032759-f155dc
497,6 tok/s
NVIDIA RTX A6000run-20260826-222254-c51099
401,4 tok/s
Hardware
GPU: AMD Radeon 8060S Graphics
CPU: 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: Q4_K_M
Modell: Ministral-3-14B-Reasoning-2512
Konfiguration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : Ministral-3-14B-Reasoning-2512
# Engine : llama.cpp
# Run-ID : run-20260723-142059-0f740f
# GPU : AMD Radeon 8060S Graphics
# CPU : AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S
# RAM : 31 GB
bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build-rocm/bin/llama-server \
-m /home/godcore/models/dl/Ministral-3-14B-Reasoning-2512-Q4_K_M.gguf \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--gpu-layers 99 \
--flash-attn on \
-c 26624 \
--parallel 12
| 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 |
| Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann. | 26624 |
| Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird. | /home/godcore/models/dl/Ministral-3-14B-Reasoning-2512-Q4_K_M.gguf |
| GPU-Layer?Anzahl der auf die GPU ausgelagerten Modell-Layer. Hoeher = mehr VRAM und schneller; der Rest laeuft auf der CPU. 999 = alles auf GPU. | 99 |
| Flash Attention?FlashAttention fuer schnellere und speichersparende Attention. Wert on/off/auto je nach Build. | on |
| Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells. | 26624 |
| Parallel?Anzahl paralleler Slots/Sequenzen, die der Server gleichzeitig bedient. Der Kontext wird auf die Slots aufgeteilt. | 12 |
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Modell-Vergleich
Ministral-3-14B-Reasoning-2512 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
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.060,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.028,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 911,6 tok/sNVIDIA RTX A6000 735,1 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 590,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 543,1 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 329,9 tok/sAMD Radeon PRO W7800 48GB 272,8 tok/sAMD Radeon RX 7900 XTX 226,9 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 226,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 4090 157,9 tok/s★ AMD Radeon 8060S Graphics 66,3 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 2060 60,4 tok/sNVIDIA Tesla V100 PCIe 32GB 52,8 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 41,5 tok/s
CPUnach Prozessor
AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.060,0 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.028,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 911,6 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 735,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 590,0 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 543,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 226,9 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz 204,9 tok/sAMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor 193,4 tok/s★ AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 66,3 tok/s dieser LaufIntel(R) Core(TM) i5-7400 CPU @ 3.00GHz 60,4 tok/sAMD Ryzen 3 PRO 3200GE w/ Radeon Vega Graphics 52,8 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 41,5 tok/s
MBnach Mainboard
ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.060,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.028,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 911,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 590,0 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 543,1 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 204,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 193,4 tok/sMicro-Star International Co., Ltd. B550M PRO-VDH WIFI (MS-7C95) 157,9 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 66,3 tok/s dieser LaufASRock H110 Pro BTC+ 60,4 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 41,5 tok/s
DRVnach Treiber
unbekannt 1.060,0 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 51,0 tok/s
💰 Economics
Wirtschaftlichkeit dieses Laufs
Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (10× parallel). Methodik →
⚙️ KonfigurationAlle Kennzahlen und Diagramme unten folgen diesen Einstellungen – bezogen auf 24 Monate Laufzeit.In URL übernehmenZurücksetzen
⚡ Strompreis
EUR/kWh
⚙️ System-Auslastung
100 %
🖥️ Anschaffung
EUR
🔌 Idle
18 W
⚡ TDP
120 W
☁️ Externes LLM (API)
Strompreis0,30 EUR/kWh
Ø-Leistung (inkl. Idle)120 W geschätzt (TDP)GPU 120 W Volllast
Ø-Kosten / Stunde0,036 EUR
Strom / 1 Mio. Token0,15 EUR
Token / kWh1,99 Mio.
Anschaffung (System)7.454 EUR TeilpreisGPU 3.000 EUR · Board 3.900 EUR · RAM 434 EUR · Netzteil 120 EUR
Stromkosten (2 Jahre)–
TCO (2 Jahre)8.085 EUR
Output-Token (2 Jahre)4,18 Mrd.
☁️ Externes LLM (API) – Vergleich
Externe LLM-Kosten (2 Jahre)–
Ersparnis vs. extern (2 Jahre)–
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 (18 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
| Ministral-3-14B-Reasoning-2512AMD Radeon 8060S Graphics | Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition | Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA GeForce RTX 5090 | Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition | |
|---|---|---|---|---|
| Kosten Strom (24 Mon.) | – | – | – | – |
| Kosten Anschaffung | – | – | – | – |
| Kosten Gesamt (TCO) | – | – | – | – |
| Generierte Token (24 Mon.) | – | – | – | – |
| Tokenpreis bei API | – | – | – | – |
| Break-Even-Point (Tage) | – | – | – | – |
| Ergebnis (Ersparnis / Ausgabe) | – | – | – | – |
AMD Radeon 8060S Graphics · dieser Lauf 66 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.060 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.028 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.016 tok/s
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.
Beigesteuert von
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.