Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1
Performance benchmark · measured on 30.07.2026 15:48
run-20260730-181639-afff7ePerformance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s) · 10× concurrent
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · 96 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor
RAM: 92 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI
Setup
Runtime: llama.cpp
Quantization: Q4_K_M
Model: Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1
Configuration
| 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. | Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1 |
| 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--DevQuasar--nvidia.Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1-GGUF/snapshots/fa034db97ae9c144e5d5a8fd8fc4fefdd363b8db/nvidia.Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1.Q4_K_M-00001-of-00012.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 |
Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1 on various hardware
All published performance runs of this model – each bubble a variant: position = prefill (X) × generation (Y), bubble size = number of runs. Closer to the top right = faster. ★ Marked gold = this benchmark.
GPUby graphics card
CPUby processor
MBby mainboard
DRVby driver
Mario Alka Administrator
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.

