OpenAI
gpt-oss-20b
Performancebenchmark · gemessen am 23.07.2026 19:36
Benchmark-ID
run-20260723-194447-dc199dTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE21BRuntime: vLLM
Generation1.443,88tok/s
Prefill35.347,70tok/s
Time to First Token560,00ms
Gesamtdauer15,32s
Concurrency10parallel
Einordnung im Feld
1von 347 Systemen
Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)
Dieser Lauf ist besser als 100 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation
1.443,9 tok/s
+1.340 % vs Ø 100,2
Prefill
35.347,7 tok/s
+941 % vs Ø 3.396,8
Time to First Token
560 ms
-97 % vs Ø 21.178
Verteilung im Feld0 – 1.444 tok/s
Wie schlägt sich dieser Benchmark?
gpt-oss-20b dieser LaufNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-dc199d
1.443,9 tok/s
gpt-oss-20b gleiches ModellNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-edeed3
1.295,3 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA 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-20b gleiches ModellNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-1679c5
842,9 tok/s
gpt-oss-20b gleiches ModellNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260723-174504-2e256e
796,8 tok/s
gpt-oss-20b gleiches ModellNVIDIA 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-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-bde180
615,8 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260723-194447-d1331c
524,4 tok/s
Hardware
GPU: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · 96 GB VRAM
CPU: 32x AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor
RAM: 92 GB
Setup
Runtime: vLLM
Quantisierung: -
Modell: gpt-oss-20b
Konfiguration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : gpt-oss-20b
# Engine : vLLM
# Run-ID : run-20260723-194447-dc199d
# GPU : NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition
# CPU : 32x AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor
# RAM : 92 GB
bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/minimax-vllm-nightly/.venv/bin/python /home/godcore/minimax-vllm-nightly/.venv/bin/vllm serve openai/gpt-oss-20b \
--served-model-name gpt-oss-20b \
--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. | gpt-oss-20b |
| 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. | gpt-oss-20b |
| 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 |
| 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
gpt-oss-20b 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 1.443,9 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 5090 1.295,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 796,8 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 340,5 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 173,3 tok/sCPU-only 14,5 tok/s
CPUnach Prozessor
★ AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.443,9 tok/s dieser LaufAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.295,3 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 796,8 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 340,5 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 173,3 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 14,5 tok/s
MBnach Mainboard
unbekannt 1.443,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 340,5 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 173,3 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 14,5 tok/s
ENGnach Engine
★ vLLM 1.443,9 tok/s dieser Laufllama.cpp 340,5 tok/s
DRVnach Treiber
unbekannt 1.443,9 tok/sNVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 1.295,3 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 340,5 tok/sROCm 7.2.0 173,3 tok/s
