# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Codestral-22B-v0.1 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260809-111929-98d287 # GPU : Intel Arc Pro B70 # CPU : AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics # RAM : 61 GB bench@llm-benchmark:~$ /root/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /root/models/Codestral-22B-v0.1-Q4_K_M.gguf \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --alias codestral \ -c 8192 \ -ngl 99

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.	codestral
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	8192
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/root/models/Codestral-22B-v0.1-Q4_K_M.gguf
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	8192
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.	99

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Modell-Vergleich

Codestral-22B-v0.1 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 GeForce RTX 5090 641,4 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 629,5 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 559,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 325,2 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 201,5 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 147,5 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 80,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 62,9 tok/s★ Intel Arc Pro B70 23,6 tok/s dieser LaufNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 22,2 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 641,4 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 629,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 559,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 325,2 tok/sAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 277,9 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 201,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 147,5 tok/s★ AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 23,6 tok/s dieser Lauf

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 641,4 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 629,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 559,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 325,2 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. PRIME A520M-K 277,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 147,5 tok/sunbekannt 80,0 tok/s★ Shenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 23,6 tok/s dieser LaufShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 22,2 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 641,4 tok/s dieser LaufvLLM 277,9 tok/sunbekannt 214,1 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 641,4 tok/sNVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 80,0 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 33,5 tok/s★ Intel 26.18.38308.4 23,6 tok/s dieser Lauf

💰 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 0 W

⚡ TDP 230 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

Input €/1M Output €/1M Input je Output-Token

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)230 W geschätzt (TDP)GPU 230 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,069 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,83 EUR

Token / kWh362,82 Tsd.

Anschaffung (System)120 EUR fehltNetzteil 120 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)1.329 EUR

Output-Token (2 Jahre)1,46 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 (0 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

	Codestral-22B-v0.1Intel Arc Pro B70	Codestral-22B-v0.1NVIDIA GeForce RTX 5090	Codestral-22B-v0.1NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Codestral-22B-v0.13x 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)	–	–	–	–

Intel Arc Pro B70 · dieser Lauf 23 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 96 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 94 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 88 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.