# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : gpt-oss-20b # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260818-172656-9de8ea # 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/openai_gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf \ --alias gpt-oss-20b \ -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.	gpt-oss-20b
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/openai_gpt-oss-20b-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.	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

gpt-oss-20b 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 Workstation Edition 1.995,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.890,7 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.835,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 1.210,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 1.113,5 tok/s★ AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 344,1 tok/s dieser LaufNVIDIA GB10 (DGX Spark) 202,1 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 163,6 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 111,1 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 74,4 tok/sCPU-only 14,5 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.995,4 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.890,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.835,7 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 1.210,3 tok/s dieser LaufAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 1.113,5 tok/sAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 572,1 tok/sNVIDIA Grace 202,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 163,6 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 111,1 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 74,4 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 14,5 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.995,4 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.890,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.835,7 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 1.210,3 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 1.113,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. PRIME A520M-K 572,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. GX10 202,1 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 111,1 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 74,4 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 14,5 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.995,4 tok/s dieser LaufvLLM 1.443,9 tok/sunbekannt 147,8 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.995,4 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 202,1 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 147,8 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. Token0,15 EUR

Token / kWh1,98 Mio.

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)20,81 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

	gpt-oss-20b2x AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot	gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090
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 330 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.995 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.994 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 1.891 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.