# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Devstral-2-123B-Instruct-2512 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260805-053415-d116c3 # GPU : AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--lmstudio-community--Devstral-2-123B-Instruct-2512-GGUF/snapshots/330d61a4b7ed244a64a6bc3f7e98b250c3264546/Devstral-2-123B-Instruct-2512-Q4_K_M-00001-of-00002.gguf \ --alias Devstral-2-123B-Instruct-2512 \ --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.	Devstral-2-123B-Instruct-2512
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--lmstudio-community--Devstral-2-123B-Instruct-2512-GGUF/snapshots/330d61a4b7ed244a64a6bc3f7e98b250c3264546/Devstral-2-123B-Instruct-2512-Q4_K_M-00001-of-00002.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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Model comparison

Devstral-2-123B-Instruct-2512 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

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 143,1 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 4,5 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 2,9 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 1,4 tok/s this run

CPUby processor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 143,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 4,5 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 2,9 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 1,4 tok/s this run

MBby mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 143,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 4,5 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 2,9 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1,4 tok/s this run

ENGby engine

★ llama.cpp 143,1 tok/s this run

DRVby driver

unbekannt 143,1 tok/s

Contributed by

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.