# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : MiniMax-M2.5 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260810-033720-3b8e41 # GPU : 4x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ llama-batched-bench (llama.cpp ROCm) \ --model /home/godcore/models/mmx25q4/MiniMax-M2.5-Q4_K_M-00001-of-00004.gguf \ -ngl 52 \ -c 8192 \ -b 2048 \ -ub 512 \ -npp 512 \ -ntg 128 \ -npl 5 \ HIP_VISIBLE_DEVICES 0,1,2,3

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.	llama-batched-bench (llama.cpp ROCm)
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.	MiniMax-M2.5
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.	/home/godcore/models/mmx25q4/MiniMax-M2.5-Q4_K_M-00001-of-00004.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.	52
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	8192
Batch-Groesse?Logische Batchgroesse fuer die Prompt-Verarbeitung (Anzahl Token pro Prefill-Durchlauf).	2048
Micro-Batch?Physische Micro-Batchgroesse. Begrenzt, wie viele Token gleichzeitig durch die Compute-Pipeline laufen.	512
npp	512
ntg	128
npl	5
HIP_VISIBLE_DEVICES	0,1,2,3

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

MiniMax-M2.5 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 Max-Q Workstation Edition 551,0 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 105,6 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 66,1 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 22,5 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 19,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 15,9 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 7,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 4,4 tok/sCPU-only 0,8 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 551,0 tok/sNVIDIA Grace 105,6 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 66,1 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 22,5 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 15,9 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 7,0 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 4,4 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 0,8 tok/s

MBnach Mainboard

★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 551,0 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. GX10 105,6 tok/sunbekannt 62,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 22,5 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 15,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 7,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 4,4 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 0,8 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 551,0 tok/s dieser LaufvLLM 105,6 tok/sunbekannt 62,7 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 551,0 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 105,6 tok/sNVIDIA 580.159.04 / CUDA 13.0 62,7 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 6,5 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (5× 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 85 W

⚡ TDP 371 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)371 W geschätzt (TDP)GPU 300 + CPU 46 + Board 25 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,11 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,55 EUR

Token / kWh544,46 Tsd.

Anschaffung (System)6.824 EUR VollpreisGPU 1.400 EUR · CPU 1.399 EUR · Board 1.299 EUR · RAM 2.576 EUR · Netzteil 150 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)8.774 EUR

Output-Token (2 Jahre)3,54 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 (85 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

	MiniMax-M2.5AMD Radeon AI PRO R9700	MiniMax-M2.53x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	MiniMax-M2.53x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition	MiniMax-M2.53x 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)	–	–	–	–

AMD Radeon AI PRO R9700 · dieser Lauf 56 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 317 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 315 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 315 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.