# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260725-031741-bfb663 # GPU : 3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores # RAM : 125 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--gpt-oss-20b-GGUF/snapshots/d449b42d93e1c2c7bda5312f5c25c8fb91dfa9b4/gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf \ -a gpt-oss-20b \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ -ngl 99 \ -sm layer \ --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/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--gpt-oss-20b-GGUF/snapshots/d449b42d93e1c2c7bda5312f5c25c8fb91dfa9b4/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
Split-Mode?Verteilung ueber mehrere GPUs: none (nur eine GPU), layer (Layer aufteilen) oder row (Tensoren zeilenweise).	layer
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

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Modell-Vergleich

Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 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 GeForce RTX 5090 843,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 472,5 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 90,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 88,3 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 73,6 tok/s★ NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 59,1 tok/s dieser Lauf

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 843,3 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 472,5 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 90,1 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 88,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 73,6 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 59,1 tok/s dieser Lauf

MBnach Mainboard

unbekannt 843,3 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 843,3 tok/s dieser LaufvLLM 88,3 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 843,3 tok/s

Beigesteuert von

Mario Alka Administrator

@marioalka

Gruender von godcore.de