Beigesteuert vonMario AlkaZ.ai (Zhipu) glm-5.2-colibri
Performancebenchmark · gemessen am 27.07.2026 15:35
run-20260727-151333-ea3392Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 10× parallel
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · 96 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor
RAM: 92 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI
Setup
Runtime: colibri
Quantisierung: INT4
Modell: glm-5.2-colibri
Konfiguration
| 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. | colibri |
| Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen. | glm-5.2-colibri |
| Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird. | /opt/models/glm52-colibri-int4-g64 |
| model-id | glm-5.2-colibri |
| ram | 70 |
| auto-tier | aktiv |
| queue-timeout | 600 |
glm-5.2-colibri 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.
DRVnach Treiber
Wirtschaftlichkeit dieses Laufs
Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (10× parallel). Methodik →
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 (70 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
| glm-5.2-colibriNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 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) | – |
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.
Mario Alka Administrator
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.