# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Nemotron-H-47B-Reasoning-128K # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260729-105331-ece3e9 # GPU : NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores # RAM : 247 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--bartowski--nvidia_Nemotron-H-47B-Reasoning-128K-GGUF/snapshots/ce89f02cd0eafe3931acec38f4d91a654ae1ca4d/nvidia_Nemotron-H-47B-Reasoning-128K-Q4_K_M.gguf \ --alias Nemotron-H-47B-Reasoning-128K \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ -ngl 30 \ -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.	Nemotron-H-47B-Reasoning-128K
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--nvidia_Nemotron-H-47B-Reasoning-128K-GGUF/snapshots/ce89f02cd0eafe3931acec38f4d91a654ae1ca4d/nvidia_Nemotron-H-47B-Reasoning-128K-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.	30
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

Nemotron-H-47B-Reasoning-128K 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 Max-Q Workstation Edition 203,5 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 197,2 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 174,9 tok/sNVIDIA RTX A6000 88,1 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 28,1 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 20,4 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 16,9 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 10,7 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 203,5 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 197,2 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 174,9 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 88,1 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 20,4 tok/s dieser LaufAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 16,9 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 10,7 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 203,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 197,2 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 174,9 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 20,4 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 16,9 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 10,7 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 203,5 tok/s dieser Lauf

DRVnach Treiber

unbekannt 203,5 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 10 W

⚡ TDP 310 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)310 W geschätzt (TDP)GPU 300 + Board 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,093 EUR

Strom / 1 Mio. Token5,51 EUR

Token / kWh54,46 Tsd.

Anschaffung (System)5.000 EUR TeilpreisGPU 994 EUR · CPU 1.880 EUR · RAM 1.976 EUR · Netzteil 150 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)6.629 EUR

Output-Token (2 Jahre)295,81 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 (10 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

	Nemotron-H-47B-Reasoning-128KNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti	Nemotron-H-47B-Reasoning-128KNVIDIA GeForce RTX 5090	Nemotron-H-47B-Reasoning-128KNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Nemotron-H-47B-Reasoning-128K3x 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 5070 Ti · dieser Lauf 5 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 50 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 49 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 47 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.