Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ
Performancebenchmark · gemessen am 24.07.2026 05:02
Benchmark-ID
run-20260724-082950-1b932eTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)Dense32BRuntime: vLLMQuantisierung: AWQ
Generation510,34tok/s
Prefill6.103,62tok/s
Time to First Token4.473,00ms
Gesamtdauer49,26s
Concurrency10parallel
Einordnung im Feld
160von 997 Systemen
Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)
Dieser Lauf ist besser als 84 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation
510,3 tok/s
+89 % vs Ø 270,4
Prefill
6.103,6 tok/s
+10 % vs Ø 5.568,2
Time to First Token
4.473 ms
-54 % vs Ø 9.777
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-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
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ dieser LaufNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-082950-1b932e
510,3 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: AWQ
Modell: Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ
Konfiguration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ
# Engine : vLLM
# Run-ID : run-20260724-082950-1b932e
# 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 Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ \
--served-model-name Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ \
--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. | Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ |
| 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. | Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ |
| 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 |
Modell-Vergleich
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ 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 510,3 tok/s dieser LaufAMD Radeon 8060S Graphics 22,6 tok/s
CPUnach Prozessor
★ AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 510,3 tok/s dieser LaufAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 22,6 tok/s
MBnach Mainboard
unbekannt 510,3 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 22,6 tok/s
ENGnach Engine
★ vLLM 510,3 tok/s dieser Laufllama.cpp 22,6 tok/s
DRVnach Treiber
unbekannt 510,3 tok/sROCm 7.2.0 22,6 tok/s
