ℹ

For context: Diese Plattform nutzt Unified Memory – die "VRAM" ist gemeinsamer System-RAM (APU/Superchip); das Modell teilt sich den Speicher mit dem System.

Generation86,05tok/s

Prefill1.234,54tok/s

Time to First Token16.460,50ms

Total duration106,65s

Concurrency10parallel

Ranking in the field

584of 997 systems

Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s)

This run is better than 41 % of all comparable systems.

Generation 86,1 tok/s

-68 % vs Ø 270,4

Prefill 1.234,5 tok/s

-78 % vs Ø 5.568,2

Time to First Token 16.461 ms

+68 % vs Ø 9.777

Distribution in the field0 – 1.444 tok/s

Ø 270 Median Dieser Lauf

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-20260724-004604-1c9023

1.386,8 tok/s

Qwen2.5-Coder-32B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-082948-5b32df

1.307,9 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-edeed3

1.295,3 tok/s

gpt-oss-20b3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260724-082940-10761f

1.238,3 tok/s

Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004606-ebf474

1.070,6 tok/s

Qwen3.5-35B-A3BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-082959-cd1403

1.028,6 tok/s

Qwen3-VL-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004607-c49303

1.028,5 tok/s

Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-eebab2

1.015,7 tok/s

GLM-4.5-AirNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-082959-2ea391

976,7 tok/s

Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-366dae

966,2 tok/s

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004604-860045

961,5 tok/s

Devstral-Small-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-082938-ad06f1

958,9 tok/s

Qwen3.6-35B-A3BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-083000-8690d7

952,8 tok/s

Codestral-22B-v0.1 this runAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260724-082944-9301aa

86,1 tok/s

Hardware

GPU: AMD Radeon 8060S Graphics
CPU: 32x 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
Quantization: Q4_K_M
Operating system: Ubuntu 24.04.2 LTS (Kernel 6.17.0-40-generic)
Driver: ROCm 7.2.0
Model: Codestral-22B-v0.1

Configuration

benchmark-konfiguration — run-20260724-082944-9301aa

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Codestral-22B-v0.1 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260724-082944-9301aa # GPU : AMD Radeon 8060S Graphics # CPU : 32x 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/gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf \ -a gpt-oss-20b \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --gpu-layers 99 \ -cmoe \ --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
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.	26624
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/home/godcore/models/dl/gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.	gpt-oss-20b
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

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

Codestral-22B-v0.1 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 GeForce RTX 5090 945,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 475,6 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 105,8 tok/s★ AMD Radeon 8060S Graphics 86,3 tok/s this runAMD Radeon AI PRO R9700 33,5 tok/s

CPUby processor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 945,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 475,6 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 105,8 tok/s★ AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 86,3 tok/s this runAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 33,5 tok/s

MBby mainboard

unbekannt 945,4 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 86,3 tok/s this runASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 33,5 tok/s

ENGby engine

★ llama.cpp 945,4 tok/s this run

DRVby driver

NVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 945,4 tok/sunbekannt 475,6 tok/sNVIDIA 580.159.04 / CUDA 13.0 105,8 tok/s★ ROCm 7.2.0 86,3 tok/s this runAMD 7.0.0-27-generic 33,5 tok/s

Contributed by

Mario Alka Administrator

@marioalka

Gruender von godcore.de