# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Magistral-Small-2509 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260818-090950-dbac68 # 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

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

Magistral-Small-2509 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 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 this runIntel Arc Pro B70 37,9 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 24,7 tok/s

CPUby processor

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 this runAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 37,9 tok/s

MBby 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 this runShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 37,9 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 24,7 tok/s

ENGby engine

★ llama.cpp 737,0 tok/s this runvLLM 726,9 tok/sunbekannt 28,9 tok/s

DRVby driver

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

💰 Economics

Economics of this run

Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (5× 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 10 W

⚡ TDP 600 W

☁️ External LLM (API) show

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

Electricity0.30 EUR/kWh

Avg power (incl. idle)600 W estimated (TDP)GPU 590 + Board 10 W full load

Avg cost / hourEUR 0.18

Electricity / 1M tokensEUR 0.54

Token / kWh553.92K

Acquisition (system)EUR 2,156 missingRAM EUR 1,976 · PSU EUR 180

Electricity (2 years)–

TCO (2 years)EUR 5,310

Output tokens (2 years)5.82B

☁️ 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 (10 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

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

2× AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot · this run 92 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 412 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 392 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 359 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.