# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Nemotron-3-Nano-4B # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260727-090153-f232e7 # GPU : NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores # RAM : 247 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--DevQuasar--nvidia.NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16-GGUF/snapshots/86e3ddc0b34d94852cae725ade1b9b015b516f38/nvidia.NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16.f16.gguf.Q4_K_M.gguf \ --alias NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ -ngl 999 \ -c 16384 \ -np 4 \ --jinja

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.	NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	16384
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--DevQuasar--nvidia.NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16-GGUF/snapshots/86e3ddc0b34d94852cae725ade1b9b015b516f38/nvidia.NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16.f16.gguf.Q4_K_M.gguf
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.	999
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	16384
np	4

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Modell-Vergleich

Nemotron-3-Nano-4B 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 2.182,7 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.937,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.878,7 tok/sNVIDIA RTX A6000 1.485,1 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 1.197,0 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 992,1 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 667,0 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 367,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 2060 125,7 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 2.182,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.937,7 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.878,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 1.485,1 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 1.197,0 tok/s dieser LaufAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 992,1 tok/sNVIDIA Grace 367,8 tok/sIntel(R) Core(TM) i5-7400 CPU @ 3.00GHz 125,7 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 8,0 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 2.182,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.937,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.878,7 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 1.197,0 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 992,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. GX10 367,8 tok/sASRock H110 Pro BTC+ 125,7 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 8,0 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 2.182,7 tok/s dieser LaufvLLM 1.485,1 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 2.182,7 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 367,8 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (10× parallel). Methodik →

⚙️ KonfigurationAlle Kennzahlen und Diagramme unten folgen diesen Einstellungen – bezogen auf 24 Monate Laufzeit.In URL übernehmen Zurücksetzen

⚡ Strompreis EUR/kWh

⚙️ System-Auslastung 100 %

🖥️ Anschaffung EUR

🔌 Idle 10 W

⚡ TDP 310 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

Input €/1M Output €/1M Input je Output-Token

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)310 W geschätzt (TDP)GPU 300 + Board 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,093 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,022 EUR

Token / kWh13,90 Mio.

Anschaffung (System)5.000 EUR TeilpreisGPU 994 EUR · CPU 1.880 EUR · RAM 1.976 EUR · Netzteil 150 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)6.629 EUR

Output-Token (2 Jahre)75,50 Mrd.

☁️ Externes LLM (API) – Vergleich

Externe LLM-Kosten (2 Jahre)–

Ersparnis vs. extern (2 Jahre)–

Alle Werte oben und die Diagramme unten berücksichtigen die eingestellte System-Auslastung: bei X % generiert das System nur X % der Zeit, die restliche Zeit läuft es im Idle (10 W). Kosten pro Stunde sinken dadurch (mehr Idle), Kosten je Token steigen.

Kosten über 2 Jahre – nur Strom

Kosten über 2 Jahre – inkl. Anschaffung (TCO)

Geschwindigkeit vs. Token pro Euro

Euro pro 1 Mio. Token

Vergleich zur API – Wirtschaftlichkeit je Benchmark

	Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti	Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Nemotron-3-Nano-4B3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	Nemotron-3-Nano-4B3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition
Kosten Strom (24 Mon.)	–	–	–	–
Kosten Anschaffung	–	–	–	–
Kosten Gesamt (TCO)	–	–	–	–
Generierte Token (24 Mon.)	–	–	–	–
Tokenpreis bei API	–	–	–	–
Break-Even-Point (Tage)	–	–	–	–
Ergebnis (Ersparnis / Ausgabe)	–	–	–	–

NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti · dieser Lauf 1.197 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 2.183 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.938 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.912 tok/s

Vergleich mit bis zu 3 nächstbesten Läufen dieses Modells bei gleicher Concurrency (mind. einer auf anderer Hardware). Leistung = GPU-TDP + CPU (Idle + 15 %) + Board (geschätzt), Anschaffung = komplettes System (GPU + CPU + Board + RAM + Netzteil), Preise = hinterlegte Marktpreise.

Beigesteuert von

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.