⚠

Configuration note: This run used 2 devices in distributed inference (2× NVIDIA DGX SPARK (GB10), tensor/pipeline parallel via the vLLM config). Not a single machine – power & acquisition in the economics section are calculated for all 2 devices.

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.

Generation31,93tok/s

Prefill2.095,94tok/s

Time to First Token1.093,00ms

Total duration66,33s

Concurrency1parallel

Ranking in the field

This GPU All GPUs

1172of 1836 systems

Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s) · 1× concurrent

This run is better than 36 % of all comparable systems.

Generation 31,9 tok/s

-59 % vs Ø 77,3

Prefill 2.095,9 tok/s

-26 % vs Ø 2.839,0

Time to First Token 1.093 ms

-96 % vs Ø 24.818

Distribution in the field0 – 405 tok/s

Ø 77 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004608-16af9b

404,6 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260730-035052-9f766a

395,2 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260728-194135-d456e7

393,5 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260727-181607-bffb11

393,5 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004607-29bd16

388,9 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-032121-1c779f

388,2 tok/s

gemma-4-E2B-itNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260727-181606-6ea089

378,6 tok/s

gemma-4-E2B-itNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260728-184455-e8b129

377,6 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B3× 3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260728-194136-ac388e

362,3 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B3× 3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260728-194136-5e5085

361,4 tok/s

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3BNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-105335-653788

359,4 tok/s

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-ReasoningNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-105334-2c4905

359,3 tok/s

Nemotron-Cascade-2-30B-A3BNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-105334-44d1e7

359,0 tok/s

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-ReasoningNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260729-032119-4852bf

357,1 tok/s

minimax-m2.5-awq this runNVIDIA DGX SPARK (GB10) · run-20260726-084120-94f03f

31,9 tok/s

How does this benchmark compare on other GPUs?

Same model on different hardware · 1× concurrent · Generation (tok/s)

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260722-165903-309484

62,7 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260722-165904-a1f0cb

62,7 tok/s

NVIDIA DGX SPARK (GB10) this runrun-20260726-084120-94f03f

31,9 tok/s

3× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260726-084121-e4c5dd

7,0 tok/s

3× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260722-165909-cbdb29

6,5 tok/s

3× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260722-165910-307e51

6,5 tok/s

Hardware

GPU: NVIDIA DGX SPARK (GB10) · 128 GB VRAM
CPU: NVIDIA Grace
RAM: 120 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. GX10

Setup

Runtime: vLLM
Quantization: AWQ
Driver: NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1
Model: minimax-m2.5-awq

Configuration

benchmark-konfiguration — run-20260726-084120-94f03f

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : minimax-m2.5-awq # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260726-084120-94f03f # GPU : NVIDIA DGX SPARK (GB10) # CPU : NVIDIA Grace # RAM : 120 GB bench@llm-benchmark:~$ bash \ -lc HF_HUB_OFFLINE=1 VLLM_HOST_IP=10.200.0.1 vllm serve cyankiwi/MiniMax-M2.5-AWQ-4bit \ --served-model-name MiniMax-M2.5 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 2 \ --distributed-executor-backend ray \ --gpu-memory-utilization 0.85 \ --max-model-len 8192 \ --trust-remote-code \ --enforce-eager '>/tmp/dgx_m25b.log' '2>&1'

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.	MiniMax-M2.5
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	8192
lc	HF_HUB_OFFLINE=1
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.	MiniMax-M2.5
Tensor-Parallel?Anzahl GPUs, auf die JEDER einzelne Modell-Layer aufgeteilt wird (Tensor-Parallelitaet). Mehr GPUs = mehr VRAM und meist mehr Speed, aber die Anzahl der Attention-Heads muss durch diesen Wert teilbar sein (z.B. 32 Heads -> nur 1, 2, 4, 8 ... moeglich, NICHT 3).	2
Executor-Backend?Verfahren fuer Multi-GPU/Multi-Node: mp = Prozesse auf einer Maschine, ray = ueber Ray (auch ueber mehrere Knoten).	ray
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'.	0.85
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	8192
Enforce-Eager?Schaltet die optimierte Graph-Ausfuehrung (CUDA-/HIP-Graphs) AB und rechnet Schritt fuer Schritt. Startet schneller und spart etwas VRAM, ist im laufenden Betrieb aber meist langsamer als mit Graphs.	>/tmp/dgx_m25b.log

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

minimax-m2.5-awq 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 DGX SPARK (GB10) 105,6 tok/s this runAMD Radeon AI PRO R9700 66,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 62,7 tok/s

CPUby processor

★ NVIDIA Grace 105,6 tok/s this runAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 66,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 62,7 tok/s

MBby mainboard

★ ASUSTeK COMPUTER INC. GX10 105,6 tok/s this runASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 66,1 tok/sunbekannt 62,7 tok/s

ENGby engine

★ vLLM 105,6 tok/s this runllama.cpp 66,1 tok/sunbekannt 62,7 tok/s

DRVby driver

★ NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 105,6 tok/s this rununbekannt 66,1 tok/sNVIDIA 580.159.04 / CUDA 13.0 62,7 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 6,5 tok/s

💰 Economics

Economics of this run

Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (1× concurrent). Methodology →

🔌

2 devices in distributed operation – the calculation below (power, acquisition, TCO) uses 2× NVIDIA DGX SPARK (GB10) (detected from tensor/pipeline parallel in the vLLM configuration).

⚙️ ConfigurationAll metrics and charts below follow these settings – based on a 24-month runtime.Save to URL Reset

⚡ Electricity price EUR/kWh

⚙️ System utilization 100 %

🖥️ Acquisition EUR

🔌 Idle 30 W

⚡ TDP 280 W

☁️ External LLM (API) show

Input €/1M Output €/1M Input per output token

Electricity0.30 EUR/kWh

Avg power (incl. idle)280 W estimated (TDP)GPU 280 W full load

Avg cost / hourEUR 0.084

Electricity / 1M tokensEUR 0.73

Token / kWh410.53K

Acquisition (system)EUR 11,600 partial priceGPU EUR 8,000 · RAM EUR 3,360 · PSU EUR 240

Electricity (2 years)–

TCO (2 years)EUR 13,072

Output tokens (2 years)2.01B

☁️ External LLM (API) – comparison

External LLM cost (2 years)–

Savings vs. external (2 years)–

All values above and the charts below take the configured system utilization into account: at X% the system generates only X% of the time, the rest it idles (30 W). Cost per hour drops (more idle), cost per token rises.

Cost over 2 years – electricity only

Cost over 2 years – incl. acquisition (TCO)

Speed vs. tokens per euro

Euro per 1M tokens

Comparison vs. API – economics per benchmark

	minimax-m2.5-awqNVIDIA DGX SPARK (GB10)	minimax-m2.5-awq3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	minimax-m2.5-awq3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	minimax-m2.5-awqAMD Radeon AI PRO R9700
Electricity cost (24 mo.)	–	–	–	–
Acquisition cost	–	–	–	–
Total cost (TCO)	–	–	–	–
Generated tokens (24 mo.)	–	–	–	–
Token price via API	–	–	–	–
Break-even point (days)	–	–	–	–
Result (savings / extra cost)	–	–	–	–

NVIDIA DGX SPARK (GB10) · this run 32 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 63 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 63 tok/s AMD Radeon AI PRO R9700 7 tok/s

Comparison with up to 3 next-best runs of this model at the same concurrency (at least one on different hardware). Power = GPU TDP + CPU (idle + 15 %) + board (estimated), acquisition = full system (GPU + CPU + board + RAM + PSU), prices = stored market prices.

Contributed by

Mario Alka Administrator

@marioalka

Ich bin Unternehmer, Softwareentwickler und KI-Enthusiast. Seit vielen Jahren entwickle ich Unternehmenssoftware und beschäftige mich inzwischen fast täglich mit lokalen LLMs, KI-Agenten und leistungsfähiger KI-Hardware.

Mit LLM-Benchmark.de möchte ich eine Plattform schaffen, auf der Modelle, GPUs und Agenten objektiv und reproduzierbar miteinander verglichen werden.