# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260724-004611-a583d6 # 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 cyankiwi/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-AWQ-4bit \ --served-model-name Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking \ --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-Omni-30B-A3B-Thinking
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-Omni-30B-A3B-Thinking
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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Modell-Vergleich

Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking 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 910,7 tok/s dieser LaufAMD Radeon AI PRO R9700 160,6 tok/s

CPUnach Prozessor

★ AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 910,7 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 160,6 tok/s

MBnach Mainboard

unbekannt 910,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 160,6 tok/s

ENGnach Engine

★ vLLM 910,7 tok/s dieser Lauf

DRVnach Treiber

unbekannt 910,7 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 160,6 tok/s

Beigesteuert von

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.