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Beigesteuert vonMario AlkaNVIDIA

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B

Performancebenchmark · gemessen am 27.07.2026 08:49

Benchmark-IDrun-20260727-090153-f232e7
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)Dense4BRuntime: llama.cppQuantisierung: Q4_K_M
Generation1.196,98tok/s
Prefill6.074,41tok/s
Time to First Token10.279,50ms
Gesamtdauer57,47s
Concurrency10parallel
Einordnung im Feld
7von 117 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 10× parallel

Dieser Lauf ist besser als 95 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 1.197,0 tok/s
+233 % vs Ø 359,5
Prefill 6.074,4 tok/s
-28 % vs Ø 8.412,7
Time to First Token 10.280 ms
-39 % vs Ø 16.847
Verteilung im Feld3 – 1.743 tok/s
Ø 360 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?

Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 10× parallel · Generation (tok/s)

Hardware

GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti · 16 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores
RAM: 247 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantisierung: Q4_K_M
Modell: NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260727-090153-f232e7
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : NVIDIA-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
np4

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

NVIDIA-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

1.5331.1507673830,01.1402.5493.9595.369Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Radeon AI PRO R9700 - 261,2 tok/s Generation, 3.928 tok/s Prefill, TTFT 3.912 ms (2 Laufe)AMD Radeon AI PRO R97...AMD Radeon 8060S Graphics - 113,4 tok/s Generation, 1.903 tok/s Prefill, TTFT 5.505 ms (3 Laufe)AMD Radeon 8060S Grap...NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti - 1.197,0 tok/s Generation, 4.606 tok/s Prefill, TTFT 4.936 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ NVIDIA GeForce RTX 50...
★ NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 1.197,0 tok/s dieser LaufAMD Radeon AI PRO R9700 261,2 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 113,4 tok/s

CPUnach Prozessor

1.5331.1507673830,01.1402.5493.9595.369Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores - 261,2 tok/s Generation, 3.928 tok/s Prefill, TTFT 3.912 ms (2 Laufe)AMD Ryzen Threadrippe...AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S - 113,4 tok/s Generation, 1.903 tok/s Prefill, TTFT 5.505 ms (3 Laufe)AMD RYZEN AI MAX+ 395...AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores - 1.197,0 tok/s Generation, 4.606 tok/s Prefill, TTFT 4.936 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Ryzen Threadrippe...
★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 1.197,0 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 261,2 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 113,4 tok/s

MBnach Mainboard

1.5331.1507673830,01.1402.5493.9595.369Prefill (tok/s)Generation (tok/s)ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE - 261,2 tok/s Generation, 3.928 tok/s Prefill, TTFT 3.912 ms (2 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....Bosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) - 113,4 tok/s Generation, 1.903 tok/s Prefill, TTFT 5.505 ms (3 Laufe)Bosgame AXB35-02 (Bey...ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI - 1.197,0 tok/s Generation, 4.606 tok/s Prefill, TTFT 4.936 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ ASUSTeK COMPUTER INC....
★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 1.197,0 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 261,2 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 113,4 tok/s

ENGnach Engine

1.3171.2571.1971.1371.0773.2173.3543.4913.628Prefill (tok/s)Generation (tok/s)llama.cpp - 1.197,0 tok/s Generation, 3.423 tok/s Prefill, TTFT 4.893 ms (8 Laufe) | DIESER LAUF★ llama.cpp
★ llama.cpp 1.197,0 tok/s dieser Lauf

DRVnach Treiber

1.3171.2571.1971.1371.0773.2173.3543.4913.628Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 1.197,0 tok/s Generation, 3.423 tok/s Prefill, TTFT 4.893 ms (8 Laufe)unbekannt
unbekannt 1.197,0 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 übernehmenZurücksetzen
⚡ Strompreis EUR/kWh
⚙️ System-Auslastung 100 %
🖥️ Anschaffung EUR
🔌 Idle 10 W
⚡ TDP 10 W
☁️ Externes LLM (API)
Strompreis0,30 EUR/kWh
Ø-Leistung (inkl. Idle)10 W fehltBoard 10 W Volllast
Ø-Kosten / Stunde0,0030 EUR
Strom / 1 Mio. Token0,0007 EUR
Token / kWh430,91 Mio.
Anschaffung (System)2.096 EUR fehltRAM 1.976 EUR · Netzteil 120 EUR
Stromkosten (2 Jahre)
TCO (2 Jahre)2.149 EUR
Output-Token (2 Jahre)75,50 Mrd.
☁️ Externes LLM (API) – Vergleich
Externe LLM-Kosten (2 Jahre)
Ersparnis vs. extern (2 Jahre)
Keine Leistungsaufnahme gemessen – Werte geschätzt aus GPU-TDP + CPU (Idle + 15 %) + Board.

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 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.