# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Magistral-Small-2509 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260818-090950-afb4f0 # GPU : 2x AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores # RAM : 247 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build_hip/bin/llama-server \ -m /home/godcore/bench_scratch/mistralai_Magistral-Small-2509-Q8_0.gguf \ --alias Magistral-Small-2509 \ -ngl 999 \ -fa on \ -sm layer \ --tensor-split 1,1 \ -c 49152 \ -np 12 \ --jinja \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000

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.	Magistral-Small-2509
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	49152
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/home/godcore/bench_scratch/mistralai_Magistral-Small-2509-Q8_0.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.	999
fa	on
Split-Mode?Verteilung ueber mehrere GPUs: none (nur eine GPU), layer (Layer aufteilen) oder row (Tensoren zeilenweise).	layer
Tensor-Split?Verhaeltnis, in dem die Modell-Layer auf mehrere GPUs verteilt werden, z.B. 3,1.	1,1
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	49152
np	12

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Modell-Vergleich

Magistral-Small-2509 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 737,0 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 726,9 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 637,2 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 353,8 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 230,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 159,0 tok/s★ AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 141,7 tok/s dieser LaufIntel Arc Pro B70 37,9 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 24,7 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 737,0 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 726,9 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 637,2 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 353,8 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 230,0 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 159,0 tok/s dieser LaufAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 37,9 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 737,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 726,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 637,2 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 353,8 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 159,0 tok/s dieser LaufShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 37,9 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 24,7 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 737,0 tok/s dieser LaufvLLM 726,9 tok/sunbekannt 28,9 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 737,0 tok/sIntel 26.18.38308.4 37,9 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 28,9 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (10× 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 10 W

⚡ TDP 600 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)600 W geschätzt (TDP)GPU 590 + Board 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,18 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,37 EUR

Token / kWh807,78 Tsd.

Anschaffung (System)2.156 EUR fehltRAM 1.976 EUR · Netzteil 180 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)5.310 EUR

Output-Token (2 Jahre)8,49 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 (10 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

	Magistral-Small-25092x AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot	Magistral-Small-2509NVIDIA GeForce RTX 5090	Magistral-Small-2509NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Magistral-Small-2509NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 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)	–	–	–	–

2× AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot · dieser Lauf 135 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 737 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 727 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 725 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.