Mistral AI
Ministral-3-14B-Reasoning-2512
Performancebenchmark · gemessen am 23.07.2026 18:36
Benchmark-ID
run-20260723-194447-d1331cTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)Dense14BRuntime: vLLMQuantisierung: AWQ
Generation524,37tok/s
Prefill7.751,38tok/s
Time to First Token4.130,00ms
Gesamtdauer47,90s
Concurrency10parallel
Einordnung im Feld
14von 347 Systemen
Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)
Dieser Lauf ist besser als 96 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation
524,4 tok/s
+423 % vs Ø 100,2
Prefill
7.751,4 tok/s
+128 % vs Ø 3.396,8
Time to First Token
4.130 ms
-80 % vs Ø 21.178
Verteilung im Feld0 – 1.444 tok/s
Wie schlägt sich dieser Benchmark?
gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-dc199d
1.443,9 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-edeed3
1.295,3 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512 gleiches ModellNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-eebab2
1.015,7 tok/s
Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-366dae
966,2 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-e8df4d
909,3 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-14f178
873,7 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-1679c5
842,9 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260723-174504-2e256e
796,8 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-5656a1
784,5 tok/s
Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-4162ec
688,6 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045448-81246f
655,8 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-1d48c8
633,4 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512 gleiches ModellNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-bde180
615,8 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512 dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260723-194447-d1331c
524,4 tok/s
Hardware
GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · 24 GB VRAM
CPU: 32x AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics
RAM: 92 GB
Setup
Runtime: vLLM
Quantisierung: AWQ
Modell: Ministral-3-14B-Reasoning-2512
Konfiguration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : Ministral-3-14B-Reasoning-2512
# Engine : vLLM
# Run-ID : run-20260723-194447-d1331c
# GPU : NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
# CPU : 32x AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics
# RAM : 92 GB
bench@llm-benchmark:~$ /opt/vllm-venv/bin/python3 /opt/vllm-venv/bin/vllm serve cyankiwi/Ministral-3-14B-Reasoning-2512-AWQ-4bit \
--served-model-name Ministral-3-14B-Reasoning-2512 \
--dtype auto \
--max-model-len 8192 \
--gpu-memory-utilization 0.83 \
--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. | Ministral-3-14B-Reasoning-2512 |
| 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. | Ministral-3-14B-Reasoning-2512 |
| 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'. | 0.83 |
| Trust-Remote-Code?Erlaubt vLLM, mit dem Modell mitgelieferten Python-Code auszufuehren. Noetig fuer Architekturen, die vLLM nicht von Haus aus kennt. Nur bei vertrauenswuerdigen Modellen aktivieren. | aktiv |
Modell-Vergleich
Ministral-3-14B-Reasoning-2512 auf verschiedener Hardware
Alle veroeffentlichten 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 1.015,7 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 524,4 tok/s dieser LaufAMD Radeon AI PRO R9700 131,2 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 66,3 tok/s
CPUnach Prozessor
AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.015,7 tok/s★ AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 524,4 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 131,2 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 66,3 tok/s
MBnach Mainboard
unbekannt 1.015,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 131,2 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 66,3 tok/s
ENGnach Engine
★ vLLM 1.015,7 tok/s dieser Laufllama.cpp 131,2 tok/s
DRVnach Treiber
unbekannt 1.015,7 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 131,2 tok/sROCm 7.2.0 66,3 tok/s
