# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : command-a-reasoning-08-2025 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260727-145956-8a99d5 # GPU : NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti # CPU : AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics # RAM : 92 GB bench@llm-benchmark:~$ /root/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /root/.cache/huggingface/hub/models--DevQuasar--CohereLabs.command-a-reasoning-08-2025-GGUF/snapshots/924408415a0e807b935d0a0c4f316a1bc40a1051/CohereLabs.command-a-reasoning-08-2025.Q4_K_M-00001-of-00005.gguf \ --alias command-a-reasoning-08-2025 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ -ngl 12 \ -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.	command-a-reasoning-08-2025
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.	/root/.cache/huggingface/hub/models--DevQuasar--CohereLabs.command-a-reasoning-08-2025-GGUF/snapshots/924408415a0e807b935d0a0c4f316a1bc40a1051/CohereLabs.command-a-reasoning-08-2025.Q4_K_M-00001-of-00005.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.	12
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	16384
np	4

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

command-a-reasoning-08-2025 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 6,7 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 4,2 tok/s dieser Lauf

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 6,7 tok/s★ AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 4,2 tok/s dieser Lauf

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 6,7 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 4,2 tok/s dieser Lauf

ENGnach Engine

★ llama.cpp 6,7 tok/s dieser Lauf

DRVnach Treiber

unbekannt 6,7 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (5× 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 50 W

⚡ TDP 477 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)477 W geschätzt (TDP)GPU 450 + CPU 17 + Board 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,14 EUR

Strom / 1 Mio. Token9,68 EUR

Token / kWh31,00 Tsd.

Anschaffung (System)2.986 EUR TeilpreisGPU 999 EUR · CPU 549 EUR · RAM 1.288 EUR · Netzteil 150 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)5.494 EUR

Output-Token (2 Jahre)259,23 Mio.

☁️ 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 (50 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 3090 Ti · dieser Lauf 4 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 7 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.