# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen2.5-72B-Instruct # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260729-032132-19ecb0 # GPU : NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition # CPU : AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor # RAM : 92 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--bartowski--Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF/snapshots/d43fd973131bce821f41e2df3c78c6fe15c5627a/Qwen2.5-72B-Instruct-Q4_K_M.gguf \ --alias Qwen2.5-72B-Instruct \ --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.	Qwen2.5-72B-Instruct
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--bartowski--Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF/snapshots/d43fd973131bce821f41e2df3c78c6fe15c5627a/Qwen2.5-72B-Instruct-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

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Qwen2.5-72B-Instruct 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 239,2 tok/s dieser LaufNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 203,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 5,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 4,9 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 3,0 tok/sCPU-only 2,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 2060 2,3 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 1,8 tok/s

CPUnach Prozessor

★ AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 239,2 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 203,8 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 5,8 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 4,9 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 3,0 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 2,3 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz 2,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 1,8 tok/s

MBnach Mainboard

★ ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 239,2 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 203,8 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 5,8 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 4,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 3,0 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 2,3 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 239,2 tok/s dieser Laufunbekannt 2,3 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 239,2 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 70 W

⚡ TDP 644 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)644 W geschätzt (TDP)GPU 600 + CPU 29 + Board 15 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,19 EUR

Strom / 1 Mio. Token1,74 EUR

Token / kWh172,24 Tsd.

Anschaffung (System)15.248 EUR VollpreisGPU 13.000 EUR · CPU 649 EUR · Board 499 EUR · RAM 920 EUR · Netzteil 180 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)18.632 EUR

Output-Token (2 Jahre)1,94 Mrd.

☁️ 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 (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

	Qwen2.5-72B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen2.5-72B-Instruct3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	Qwen2.5-72B-Instruct3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	Qwen2.5-72B-Instruct3x 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 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · dieser Lauf 31 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 30 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 29 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 25 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.