# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : gemma-4-E4B-it # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260727-090153-f5c391 # 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--unsloth--gemma-4-E4B-it-GGUF/snapshots/bfc15c382204943c3a8fff0c750b94ae2364d7a3/gemma-4-E4B-it-Q4_K_M.gguf \ --alias gemma-4-E4B-it \ --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.	gemma-4-E4B-it
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--unsloth--gemma-4-E4B-it-GGUF/snapshots/bfc15c382204943c3a8fff0c750b94ae2364d7a3/gemma-4-E4B-it-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

gemma-4-E4B-it 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 5070 Ti 1.082,4 tok/s dieser LaufNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 106,3 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 79,7 tok/s

CPUnach Prozessor

★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 1.082,4 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 106,3 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 79,7 tok/s

MBnach Mainboard

★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 1.082,4 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 106,3 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 79,7 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.082,4 tok/s dieser LaufvLLM 1.022,8 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.082,4 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells. Methodik →

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

⚡ Strompreis EUR/kWh In URL übernehmen

🖥️ Anschaffung EUR Zurücksetzen

☁️ Externes LLM (API) Input €/1M Output €/1M Input je Output-Token

⚙️ System-Auslastung 100 % Idle: 10 W · Volllast: 10 W

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)10 W fehltBoard 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,0030 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,0008 EUR

Token / kWh389,66 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)68,27 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

NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti · dieser Lauf 1.082 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 1.023 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 616 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 106 tok/s

Vergleich mit bis zu 3 nächstbesten Läufen dieses Modells (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.