Contributed byMario AlkaNVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B
Performance benchmark · measured on 14.08.2026 07:28
run-20260814-053558-f38347Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s) · 5× concurrent
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: 4x AMD Radeon AI PRO R9700 · 32 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores
RAM: 184 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE
Setup
Runtime: llama.cpp batched-bench ROCm
Quantization: Q4_K_M
Model: Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B
Anmerkung
llama-batched-bench, 4x AMD Radeon AI PRO R9700 [4 verbaut, 4 genutzt], voll GPU (kein RAM-Offload), GPU-Nutzung verifiziert, npl=5 (pp512/tg128), ngl=99
Configuration
| 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. | NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B |
| 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/lightning/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-Q4_K_M.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. | 99 |
| 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 |
Nemotron-3.5-Lightning-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.
DRVby driver
Economics of this run
Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (5× concurrent). Methodology →
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 (85 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-3.5-Lightning-30B-A3BAMD Radeon AI PRO R9700 | Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3BAMD Radeon AI PRO R9700 | Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3BAMD Radeon AI PRO R9700 | Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3BAMD Radeon AI PRO R9700 | |
|---|---|---|---|---|
| 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) | – | – | – | – |
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.
Mario Alka Administrator
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.