ℹ

For context: Diese Plattform nutzt Unified Memory – die "VRAM" ist gemeinsamer System-RAM (APU/Superchip); das Modell teilt sich den Speicher mit dem System.

Generation58,25tok/s

Prefill5.465,87tok/s

Time to First Token394,50ms

Total duration35,98s

Concurrency1parallel

Ranking in the field

This GPU All GPUs

448of 1161 systems

Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s) · 1× concurrent

This run is better than 61 % of all comparable systems.

Generation 58,3 tok/s

-22 % vs Ø 74,3

Prefill 5.465,9 tok/s

+135 % vs Ø 2.324,7

Time to First Token 395 ms

-99 % vs Ø 35.657

Distribution in the field0 – 405 tok/s

Ø 74 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004608-16af9b

404,6 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260730-035052-9f766a

395,2 tok/s

Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260728-194135-d456e7

393,5 tok/s

Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260727-181607-bffb11

393,5 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004607-29bd16

388,9 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-032121-1c779f

388,2 tok/s

gemma-4-E2B-itNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260727-181606-6ea089

378,6 tok/s

gemma-4-E2B-itNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260728-184455-e8b129

377,6 tok/s

Nemotron-3-Nano-4B3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260728-194136-ac388e

362,3 tok/s

Nemotron-3-Nano-4B3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260728-194136-5e5085

361,4 tok/s

Nemotron-3-Nano-30B-A3B same modelNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-105335-653788

359,4 tok/s

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-ReasoningNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-105334-2c4905

359,3 tok/s

Nemotron-Cascade-2-30B-A3BNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260729-105334-44d1e7

359,0 tok/s

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-ReasoningNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260729-032119-4852bf

357,1 tok/s

Nemotron-3-Nano-30B-A3B this runNVIDIA GB10 · run-20260809-110711-b35643

58,3 tok/s

How does this benchmark compare on other GPUs?

Same model on different hardware · 1× concurrent · Generation (tok/s)

NVIDIA GeForce RTX 5090run-20260729-105335-653788

359,4 tok/s

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260729-032121-643b00

357,0 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105340-e34cf0

330,8 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105341-f734f1

330,0 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105341-0fe4a2

326,6 tok/s

NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260729-060802-e36a50

222,0 tok/s

NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260804-052131-42a058

196,0 tok/s

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260724-082937-e95ddb

191,0 tok/s

4× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260817-111922-dd07f5

125,7 tok/s

4× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260817-111922-97de4c

106,5 tok/s

4× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260817-171106-7d3b43

105,9 tok/s

4× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260817-111922-fa5b08

103,2 tok/s

4× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260817-111922-a89b2f

99,9 tok/s

3× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260722-181018-303cc0

78,3 tok/s

Hardware

GPU: NVIDIA GB10 · 128 GB VRAM
CPU: NVIDIA Grace
RAM: 120 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. GX10

Setup

Runtime: vLLM
Quantization: NVFP4
Driver: NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1
Model: Nemotron-3-Nano-30B-A3B

Configuration

benchmark-konfiguration — run-20260809-110711-b35643

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Nemotron-3-Nano-30B-A3B # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260809-110711-b35643 # GPU : NVIDIA GB10 # CPU : NVIDIA Grace # RAM : 120 GB bench@llm-benchmark:~$ /usr/bin/python3 /usr/local/bin/vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-NVFP4 \ --moe-backend cutlass \ --max-model-len 262144 \ --port 8000 \ --host 0.0.0.0 \ --trust-remote-code \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser qwen3_coder \ --reasoning-parser-plugin nano_v3_reasoning_parser.py \ --reasoning-parser nano_v3 \ --kv-cache-dtype fp8 \ --enable-prefix-caching \ --load-format fastsafetensors \ --gpu-memory-utilization 0.7

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
moe-backend	cutlass
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	262144
Trust-Remote-Code?Erlaubt vLLM, mit dem Modell mitgelieferten Python-Code auszufuehren. Noetig fuer Architekturen, die vLLM nicht von Haus aus kennt. Nur bei vertrauenswuerdigen Modellen aktivieren.	aktiv
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_coder
reasoning-parser-plugin	nano_v3_reasoning_parser.py
Reasoning-Parser?Trennt den Denk-/Reasoning-Teil der Antwort vom eigentlichen Inhalt (z.B. bei Modellen mit <think>-Bloecken).	nano_v3
KV-Cache-Dtype?Datentyp des KV-Cache (auto, fp8). fp8 halbiert etwa den Cache-Speicher -> mehr und laengere parallele Anfragen bei minimalem Qualitaetsverlust.	fp8
Prefix-Caching?Speichert bereits berechnete Prompt-Anfaenge und verwendet sie wieder. Beschleunigt Anfragen mit gemeinsamem Praefix (z.B. gleicher System-Prompt) deutlich.	aktiv
Load-Format?Format, aus dem die Gewichte geladen werden (auto, safetensors, pt ...). 'auto' erkennt es selbst.	fastsafetensors
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'.	0.7

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

Nemotron-3-Nano-30B-A3B 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 1.773,5 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.722,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.654,6 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 897,5 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 263,3 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 217,4 tok/s★ NVIDIA GB10 (DGX Spark) 58,3 tok/s this runCPU-only 6,6 tok/s

CPUby processor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.773,5 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.722,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.654,6 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 897,5 tok/sAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 404,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 263,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 217,4 tok/s★ NVIDIA Grace 58,3 tok/s this runIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 6,6 tok/s

MBby mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.773,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.722,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.654,6 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 897,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. PRIME A520M-K 404,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 263,3 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. GX10 58,3 tok/s this runDell Inc. PowerEdge R820 6,6 tok/s

ENGby engine

llama.cpp 1.773,5 tok/s★ vLLM 533,5 tok/s this rununbekannt 404,7 tok/s

DRVby driver

unbekannt 1.773,5 tok/s★ NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 58,3 tok/s this run

💰 Economics

Economics of this run

Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (1× concurrent). Methodology →

⚙️ ConfigurationAll metrics and charts below follow these settings – based on a 24-month runtime.Save to URL Reset

⚡ Electricity price EUR/kWh

⚙️ System utilization 100 %

🖥️ Acquisition EUR

🔌 Idle 15 W

⚡ TDP 140 W

☁️ External LLM (API) show

Input €/1M Output €/1M Input per output token

Electricity0.30 EUR/kWh

Avg power (incl. idle)140 W estimated (TDP)GPU 140 W full load

Avg cost / hourEUR 0.042

Electricity / 1M tokensEUR 0.20

Token / kWh1.50M

Acquisition (system)EUR 5,800 partial priceGPU EUR 4,000 · RAM EUR 1,680 · PSU EUR 120

Electricity (2 years)–

TCO (2 years)EUR 6,536

Output tokens (2 years)3.67B

☁️ External LLM (API) – comparison

External LLM cost (2 years)–

Savings vs. external (2 years)–

All values above and the charts below take the configured system utilization into account: at X% the system generates only X% of the time, the rest it idles (15 W). Cost per hour drops (more idle), cost per token rises.

Cost over 2 years – electricity only

Cost over 2 years – incl. acquisition (TCO)

Speed vs. tokens per euro

Euro per 1M tokens

Comparison vs. API – economics per benchmark

	Nemotron-3-Nano-30B-A3BNVIDIA GB10 (DGX Spark)	Nemotron-3-Nano-30B-A3BNVIDIA GeForce RTX 5090	Nemotron-3-Nano-30B-A3BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Nemotron-3-Nano-30B-A3B3x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition
Electricity cost (24 mo.)	–	–	–	–
Acquisition cost	–	–	–	–
Total cost (TCO)	–	–	–	–
Generated tokens (24 mo.)	–	–	–	–
Token price via API	–	–	–	–
Break-even point (days)	–	–	–	–
Result (savings / extra cost)	–	–	–	–

NVIDIA GB10 (DGX Spark) · this run 58 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 359 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 357 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 331 tok/s

Comparison with up to 3 next-best runs of this model at the same concurrency (at least one on different hardware). Power = GPU TDP + CPU (idle + 15 %) + board (estimated), acquisition = full system (GPU + CPU + board + RAM + PSU), prices = stored market prices.

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.