Beigesteuert vonMario AlkaQwen (Alibaba) Qwen3.6-35B-A3B
Performancebenchmark · gemessen am 07.08.2026 16:42
Benchmark-ID
run-20260809-110711-a41071Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE35BRuntime: vLLMQuantisierung: FP8
ℹ
Zur Einordnung: Diese Plattform nutzt Unified Memory – die "VRAM" ist gemeinsamer System-RAM (APU/Superchip); das Modell teilt sich den Speicher mit dem System.
Generation46,79tok/s
Prefill3.315,11tok/s
Time to First Token588,50ms
Gesamtdauer45,20s
Concurrency1parallel
Einordnung im Feld
22von 33 Systemen
Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 1× parallel
Dieser Lauf ist besser als 34 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation
46,8 tok/s
-15 % vs Ø 55,0
Prefill
3.315,1 tok/s
+19 % vs Ø 2.778,4
Time to First Token
589 ms
-41 % vs Ø 1.002
Verteilung im Feld11 – 101 tok/s
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Qwen3.6-35B-A3B gleiches ModellNVIDIA GB10 · run-20260809-110710-d6b1e3
101,2 tok/s
Qwen3.6-35B-A3B gleiches ModellNVIDIA GB10 · run-20260809-110710-a1889b
100,6 tok/s
Qwen3.6-35B-A3B gleiches ModellNVIDIA GB10 · run-20260809-110710-c441e7
93,0 tok/s
Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GB10 · run-20260820-205402-6695a4
86,2 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GB10 · run-20260820-194812-0bbbbe
84,2 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA GB10 · run-20260820-194812-a1fa02
82,2 tok/s
Nemotron-Cascade-2-30B-A3BNVIDIA GB10 · run-20260820-124207-595ea8
77,0 tok/s
Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA GB10 · run-20260730-084906-365733
76,9 tok/s
Qwen3.6-35B-A3B gleiches ModellNVIDIA GB10 · run-20260809-110710-89be7e
74,2 tok/s
Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA GB10 · run-20260730-035052-355f35
72,7 tok/s
Qwen3.6-35B-A3B gleiches ModellNVIDIA GB10 · run-20260821-071254-0f1b4f
68,4 tok/s
gemma-4-E4B-itNVIDIA GB10 · run-20260730-084905-ef5ef1
63,5 tok/s
Nemotron-Cascade-2-30B-A3BNVIDIA GB10 · run-20260820-124207-7e0db9
62,0 tok/s
gemma-4-E4B-itNVIDIA GB10 · run-20260729-224611-11c64f
60,5 tok/s
Qwen3.6-35B-A3B dieser LaufNVIDIA GB10 · run-20260809-110711-a41071
46,8 tok/s
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?
Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 1× parallel · Generation (tok/s)
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260729-032129-9a4f52
267,1 tok/s
3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260731-071556-663768
243,4 tok/s
3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260731-071555-e55e07
228,7 tok/s
3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260731-071555-c7eec3
223,1 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 5090run-20260731-071557-78f69d
208,5 tok/s
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260724-083000-d5c2ec
195,0 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260729-105337-6a9108
164,0 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260731-084840-1166d8
162,4 tok/s
NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260804-052131-5d515f
162,2 tok/s
NVIDIA GB10run-20260809-110710-d6b1e3
101,2 tok/s
NVIDIA GB10run-20260809-110710-a1889b
100,6 tok/s
NVIDIA GB10run-20260809-110710-c441e7
93,0 tok/s
AMD Radeon PRO W7900 Dual Slotrun-20260817-133237-fe8384
89,4 tok/s
AMD Radeon PRO W7900 Dual Slotrun-20260817-120413-5cfa61
88,5 tok/s
Hardware
GPU: NVIDIA GB10 · 128 GB VRAM
CPU: NVIDIA Grace
RAM: 120 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. GX10
Setup
Runtime: vLLM
Quantisierung: FP8
Treiber: NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1
Modell: Qwen3.6-35B-A3B
Konfiguration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : Qwen3.6-35B-A3B
# Engine : vLLM
# Run-ID : run-20260809-110711-a41071
# GPU : NVIDIA GB10
# CPU : NVIDIA Grace
# RAM : 120 GB
bench@llm-benchmark:~$ /usr/bin/python3 /usr/local/bin/vllm serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--max-model-len 262144 \
--max-num-batched-tokens 16384 \
--gpu-memory-utilization 0.8 \
--enable-auto-tool-choice \
--tool-call-parser qwen3_xml \
--reasoning-parser qwen3 \
--kv-cache-dtype fp8 \
--load-format fastsafetensors \
--attention-backend flashinfer \
--enable-prefix-caching \
--chat-template fixed_chat_template.jinja \
-tp 1
| 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. | vllm |
| Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann. | 262144 |
| Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells. | 262144 |
| Max-Batch-Tokens?Maximale Anzahl Tokens, die pro Rechenschritt gebuendelt verarbeitet werden. Beeinflusst Prefill-Durchsatz und Latenz. | 16384 |
| GPU-Speicher?Anteil des GPU-Speichers (0 bis 1), den vLLM belegen darf. 0.92 = 92 %. Hoeher = mehr Platz fuer den KV-Cache (mehr/laengere parallele Anfragen), aber groesseres Risiko fuer 'Out of Memory'. | 0.8 |
| Auto-Tool-Choice?Erlaubt dem Modell, Tools (Function-Calling) selbststaendig auszuwaehlen. MUSS aktiv sein, damit 'tools' im Request akzeptiert werden - sonst lehnt vLLM sie mit HTTP 400 ab. | aktiv |
| Tool-Parser?Bestimmt, wie vLLM Tool-Aufrufe aus der Modellantwort ausliest (z.B. hermes, mistral, llama3_json). Muss zum Modell passen. | qwen3_xml |
| Reasoning-Parser?Trennt den Denk-/Reasoning-Teil der Antwort vom eigentlichen Inhalt (z.B. bei Modellen mit <think>-Bloecken). | qwen3 |
| KV-Cache-Dtype?Datentyp des KV-Cache (auto, fp8). fp8 halbiert etwa den Cache-Speicher -> mehr und laengere parallele Anfragen bei minimalem Qualitaetsverlust. | fp8 |
| Load-Format?Format, aus dem die Gewichte geladen werden (auto, safetensors, pt ...). 'auto' erkennt es selbst. | fastsafetensors |
| attention-backend | flashinfer |
| Prefix-Caching?Speichert bereits berechnete Prompt-Anfaenge und verwendet sie wieder. Beschleunigt Anfragen mit gemeinsamem Praefix (z.B. gleicher System-Prompt) deutlich. | aktiv |
| chat-template?Jinja-Vorlage, die Chat-Nachrichten in den Prompt-Text des Modells umwandelt. Noetig, wenn das Modell keine eigene mitbringt. | fixed_chat_template.jinja |
| tp | 1 |
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Modell-Vergleich
Qwen3.6-35B-A3B 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 1.489,1 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.409,4 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.367,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 852,0 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 296,2 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 271,4 tok/s★ NVIDIA GB10 (DGX Spark) 167,1 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 142,9 tok/sIntel Arc Pro B70 124,5 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 98,3 tok/sCPU-only 4,3 tok/s
CPUnach Prozessor
AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.489,1 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.409,4 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.367,3 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 852,0 tok/sAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 830,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 296,2 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 271,4 tok/s★ NVIDIA Grace 167,1 tok/s dieser LaufAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 124,5 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 98,3 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 4,3 tok/s
MBnach Mainboard
ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.489,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.409,4 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.367,3 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 852,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. PRIME A520M-K 830,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 296,2 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. GX10 167,1 tok/s dieser LaufShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 124,5 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 98,3 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 4,3 tok/s
DRVnach Treiber
unbekannt 1.489,1 tok/s★ NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 167,1 tok/s dieser LaufIntel 26.18.38308.4 124,5 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 79,4 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 übernehmenZurücksetzen
⚡ Strompreis
EUR/kWh
⚙️ System-Auslastung
100 %
🖥️ Anschaffung
EUR
🔌 Idle
15 W
⚡ TDP
140 W
☁️ Externes LLM (API)
Strompreis0,30 EUR/kWh
Ø-Leistung (inkl. Idle)140 W geschätzt (TDP)GPU 140 W Volllast
Ø-Kosten / Stunde0,042 EUR
Strom / 1 Mio. Token0,25 EUR
Token / kWh1,20 Mio.
Anschaffung (System)5.800 EUR TeilpreisGPU 4.000 EUR · RAM 1.680 EUR · Netzteil 120 EUR
Stromkosten (2 Jahre)–
TCO (2 Jahre)6.536 EUR
Output-Token (2 Jahre)2,95 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 (15 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
| Qwen3.6-35B-A3BNVIDIA GB10 (DGX Spark) | Qwen3.6-35B-A3BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition | Qwen3.6-35B-A3B3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | Qwen3.6-35B-A3B3x 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 GB10 (DGX Spark) · dieser Lauf 47 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 267 tok/s3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 243 tok/s3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 229 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.