# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260729-060804-8652f4 # 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--unsloth--Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF/snapshots/b17cb02dd882d5b6ab62fc777ad2995f19668350/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M.gguf \ --alias Qwen3-Coder-30B-A3B-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.	Qwen3-Coder-30B-A3B-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.	/root/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF/snapshots/b17cb02dd882d5b6ab62fc777ad2995f19668350/Qwen3-Coder-30B-A3B-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

Qwen3-Coder-30B-A3B-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 1.690,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 966,2 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 928,5 tok/s dieser LaufAMD Radeon AI PRO R9700 237,2 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 157,0 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 115,8 tok/sCPU-only 6,7 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.690,0 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 966,2 tok/s★ AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 928,5 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 237,2 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 157,0 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 115,8 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 6,7 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.690,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 966,2 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 928,5 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 237,2 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 157,0 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 115,8 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 6,7 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.690,0 tok/s dieser LaufvLLM 1.070,6 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.690,0 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (10× 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. Token0,043 EUR

Token / kWh7,00 Mio.

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)58,56 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 (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

Vergleich zur API – Wirtschaftlichkeit je Benchmark

	Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti	Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090
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 3090 Ti · dieser Lauf 928 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.690 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.071 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 966 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.