# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Ornith-1.0-9B # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260730-064527-c18241 # 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--deepreinforce-ai--Ornith-1.0-9B-GGUF/snapshots/3296bc7a404871a72ac3f1903f561459c09b5c17/ornith-1.0-9b-Q4_K_M.gguf \ --alias Ornith-1.0-9B \ --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.	Ornith-1.0-9B
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--deepreinforce-ai--Ornith-1.0-9B-GGUF/snapshots/3296bc7a404871a72ac3f1903f561459c09b5c17/ornith-1.0-9b-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

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Modell-Vergleich

Ornith-1.0-9B 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 1.560,5 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 5090 1.505,6 tok/s dieser LaufNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.349,7 tok/sNVIDIA RTX A6000 1.062,5 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 883,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 786,2 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 487,6 tok/sIntel Arc Pro B70 351,6 tok/sAMD Radeon PRO W7800 48GB 294,0 tok/sTesla V100-PCIE-32GB 248,7 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 235,1 tok/sNVIDIA GeForce RTX 2060 108,0 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 64,5 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.560,5 tok/s★ AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.505,6 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.349,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 1.062,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 883,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 786,2 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 351,6 tok/sAMD Ryzen 3 PRO 3200GE w/ Radeon Vega Graphics 248,7 tok/sIntel(R) Core(TM) i5-7400 CPU @ 3.00GHz 108,0 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.560,5 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.505,6 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.349,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 883,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 786,2 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 351,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 248,7 tok/sASRock H110 Pro BTC+ 108,0 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 64,5 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.560,5 tok/s dieser LaufvLLM 1.062,5 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.560,5 tok/sIntel 26.18.38308.4 351,6 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. Token0,23 EUR

Token / kWh1,28 Mio.

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)13,93 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 (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

	Ornith-1.0-9BNVIDIA GeForce RTX 5090	Ornith-1.0-9BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Ornith-1.0-9B3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	Ornith-1.0-9B3x 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 221 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 217 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 205 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 205 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.