# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : GLM-4.5-Air # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260729-032119-dd82df # GPU : NVIDIA GeForce RTX 5090 # CPU : AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor # RAM : 126 GB bench@llm-benchmark:~$ /root/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /root/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--GLM-4.5-Air-GGUF/snapshots/506d64aa8c5cfe9dbbf00bc7a15739438f83204d/Q4_K_M/GLM-4.5-Air-Q4_K_M-00001-of-00002.gguf \ --alias GLM-4.5-Air \ --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.	GLM-4.5-Air
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--unsloth--GLM-4.5-Air-GGUF/snapshots/506d64aa8c5cfe9dbbf00bc7a15739438f83204d/Q4_K_M/GLM-4.5-Air-Q4_K_M-00001-of-00002.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

GLM-4.5-Air 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 661,8 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 615,3 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 104,1 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 20,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 9,9 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 5090 6,2 tok/s dieser LaufCPU-only 2,1 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 661,8 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 615,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 104,1 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 20,8 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 9,9 tok/s★ AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 6,2 tok/s dieser LaufIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 2,1 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 661,8 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 615,3 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 20,8 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 9,9 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 6,2 tok/s dieser LaufDell Inc. PowerEdge R820 2,1 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 661,8 tok/s dieser LaufvLLM 6,2 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 661,8 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (1× 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 72 W

⚡ TDP 622 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)622 W geschätzt (TDP)GPU 575 + CPU 35 + Board 12 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,19 EUR

Strom / 1 Mio. Token14,76 EUR

Token / kWh20,33 Tsd.

Anschaffung (System)4.986 EUR VollpreisGPU 3.300 EUR · CPU 349 EUR · Board 149 EUR · RAM 1.008 EUR · Netzteil 180 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)8.253 EUR

Output-Token (2 Jahre)221,38 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 (72 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-4.5-AirNVIDIA GeForce RTX 5090	GLM-4.5-AirNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	GLM-4.5-Air3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	GLM-4.5-Air3x 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 5090 · dieser Lauf 4 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 125 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 115 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 115 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.