# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260724-004605-d79930 # 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 stelterlab/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ \ --served-model-name Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct \ --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.	Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
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.	Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
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

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Model comparison

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 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

★ NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.070,6 tok/s this runNVIDIA GeForce RTX 5090 966,2 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 670,7 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 237,2 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 115,8 tok/sCPU-only 6,7 tok/s

CPUby processor

★ AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.070,6 tok/s this runAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 966,2 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 670,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 237,2 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 115,8 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 6,7 tok/s

MBby mainboard

unbekannt 1.070,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 237,2 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 115,8 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 6,7 tok/s

ENGby engine

★ vLLM 1.070,6 tok/s this runllama.cpp 473,8 tok/s

DRVby driver

unbekannt 1.070,6 tok/sNVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 966,2 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 237,2 tok/sROCm 7.2.0 115,8 tok/s

Contributed by

Mario Alka Administrator

@marioalka

Gruender von godcore.de und Betreiber von llm-benchmark.de. Ich teste KI-Sprachmodelle auf echter Hardware, messe Tempo (Token/s) und Aufgaben-Qualitaet und teile die Ergebnisse offen und reproduzierbar.