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Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

Performancebenchmark · gemessen am 26.08.2026 22:42

Benchmark-IDrun-20260826-204555-f383e7
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE30BRuntime: vLLMQuantisierung: AWQ
Generation470,21tok/s
Prefill23.352,34tok/s
Time to First Token1.410,00ms
Gesamtdauer46,55s
Concurrency10parallel
Einordnung im Feld
12von 81 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 10× parallel

Dieser Lauf ist besser als 86 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 470,2 tok/s
+52 % vs Ø 309,2
Prefill 23.352,3 tok/s
+159 % vs Ø 9.003,4
Time to First Token 1.410 ms
-79 % vs Ø 6.753
Verteilung im Feld32 – 1.123 tok/s
Ø 309 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?

Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 10× parallel · Generation (tok/s)

Hardware

GPU: NVIDIA RTX A6000 · 48 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores
RAM: 184 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE

Setup

Runtime: vLLM
Quantisierung: AWQ
Modell: Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260826-204555-f383e7
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260826-204555-f383e7 # GPU : NVIDIA RTX A6000 # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ vllm serve \ --model Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
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.vllm
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

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Modell-Vergleich

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 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

2.2301.6731.1155580,006.87513.75020.625Prefill (tok/s)Generation (tok/s)NVIDIA GeForce RTX 5090 - 1.716,6 tok/s Generation, 15.919 tok/s Prefill, TTFT 2.829 ms (4 Laufe)NVIDIA GeForce RTX 50...NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition - 1.690,0 tok/s Generation, 16.648 tok/s Prefill, TTFT 1.846 ms (6 Laufe)NVIDIA RTX PRO 6000 B...NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition - 1.545,3 tok/s Generation, 13.495 tok/s Prefill, TTFT 3.236 ms (9 Laufe)NVIDIA RTX PRO 6000 B...NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti - 928,5 tok/s Generation, 9.749 tok/s Prefill, TTFT 3.637 ms (6 Laufe)NVIDIA GeForce RTX 30...AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot - 277,0 tok/s Generation, 4.441 tok/s Prefill, TTFT 3.159 ms (9 Laufe)AMD Radeon PRO W7900 ...NVIDIA GB10 (DGX Spark) - 182,9 tok/s Generation, 4.998 tok/s Prefill, TTFT 2.913 ms (3 Laufe)NVIDIA GB10 (DGX Spar...NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti - 157,0 tok/s Generation, 1.323 tok/s Prefill, TTFT 32.375 ms (3 Laufe)NVIDIA GeForce RTX 50...AMD Radeon AI PRO R9700 - 99,0 tok/s Generation, 3.105 tok/s Prefill, TTFT 32.955 ms (27 Laufe)AMD Radeon AI PRO R97...CPU-only - 6,7 tok/s Generation, 103 tok/s Prefill, TTFT 107.342 ms (3 Laufe)CPU-onlyNVIDIA RTX A6000 - 470,2 tok/s Generation, 11.267 tok/s Prefill, TTFT 1.327 ms (9 Laufe) | DIESER LAUF★ NVIDIA RTX A6000
NVIDIA GeForce RTX 5090 1.716,6 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.690,0 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.545,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 928,5 tok/s★ NVIDIA RTX A6000 470,2 tok/s dieser LaufAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 277,0 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 182,9 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 157,0 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 99,0 tok/sCPU-only 6,7 tok/s

CPUnach Prozessor

2.2301.6731.1155580,006.87513.75020.625Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor - 1.716,6 tok/s Generation, 15.919 tok/s Prefill, TTFT 2.829 ms (4 Laufe)AMD Ryzen 7 5800X3D 8...AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor - 1.690,0 tok/s Generation, 16.648 tok/s Prefill, TTFT 1.846 ms (6 Laufe)AMD Ryzen 9 9950X 16-...AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores - 1.545,3 tok/s Generation, 13.495 tok/s Prefill, TTFT 3.236 ms (9 Laufe)AMD Ryzen Threadrippe...AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics - 928,5 tok/s Generation, 9.749 tok/s Prefill, TTFT 3.637 ms (6 Laufe)AMD Ryzen 9 8945HX wi...AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores - 277,0 tok/s Generation, 3.661 tok/s Prefill, TTFT 10.463 ms (12 Laufe)AMD Ryzen Threadrippe...NVIDIA Grace - 182,9 tok/s Generation, 4.998 tok/s Prefill, TTFT 2.913 ms (3 Laufe)NVIDIA GraceIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz - 6,7 tok/s Generation, 103 tok/s Prefill, TTFT 107.342 ms (3 Laufe)Intel(R) Xeon(R) CPU ...AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores - 470,2 tok/s Generation, 5.145 tok/s Prefill, TTFT 25.048 ms (36 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Ryzen Threadrippe...
AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.716,6 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.690,0 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.545,3 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 928,5 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 470,2 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 277,0 tok/sNVIDIA Grace 182,9 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 6,7 tok/s

MBnach Mainboard

2.2301.6731.1155580,006.87513.75020.625Prefill (tok/s)Generation (tok/s)ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING - 1.716,6 tok/s Generation, 15.919 tok/s Prefill, TTFT 2.829 ms (4 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI - 1.690,0 tok/s Generation, 16.648 tok/s Prefill, TTFT 1.846 ms (6 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) - 928,5 tok/s Generation, 9.749 tok/s Prefill, TTFT 3.637 ms (6 Laufe)Meigao Innovation Tec...ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI - 277,0 tok/s Generation, 3.661 tok/s Prefill, TTFT 10.463 ms (12 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....ASUSTeK COMPUTER INC. GX10 - 182,9 tok/s Generation, 4.998 tok/s Prefill, TTFT 2.913 ms (3 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....Dell Inc. PowerEdge R820 - 6,7 tok/s Generation, 103 tok/s Prefill, TTFT 107.342 ms (3 Laufe)Dell Inc. PowerEdge R...ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE - 1.545,3 tok/s Generation, 6.815 tok/s Prefill, TTFT 20.685 ms (45 Laufe) | DIESER LAUF★ ASUSTeK COMPUTER INC....
ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.716,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.690,0 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.545,3 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 928,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 277,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. GX10 182,9 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 6,7 tok/s

ENGnach Engine

2.2141.6601.1075530,01.7946.83011.86616.903Prefill (tok/s)Generation (tok/s)llama.cpp - 1.716,6 tok/s Generation, 6.074 tok/s Prefill, TTFT 25.610 ms (55 Laufe)llama.cppunbekannt - 88,2 tok/s Generation, 4.424 tok/s Prefill, TTFT 938 ms (9 Laufe)unbekanntvLLM - 1.070,6 tok/s Generation, 14.273 tok/s Prefill, TTFT 958 ms (15 Laufe) | DIESER LAUF★ vLLM
llama.cpp 1.716,6 tok/s★ vLLM 1.070,6 tok/s dieser Laufunbekannt 88,2 tok/s

DRVnach Treiber

2.2141.6601.1075530,03.3105.2307.1519.071Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 1.716,6 tok/s Generation, 7.958 tok/s Prefill, TTFT 21.107 ms (67 Laufe)unbekanntNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 - 182,9 tok/s Generation, 4.998 tok/s Prefill, TTFT 2.913 ms (3 Laufe)NVIDIA 590.48.01 / CU...AMD 7.0.0-27-generic - 88,2 tok/s Generation, 4.424 tok/s Prefill, TTFT 938 ms (9 Laufe)AMD 7.0.0-27-generic
unbekannt 1.716,6 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 182,9 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 88,2 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 übernehmenZurücksetzen
⚡ Strompreis EUR/kWh
⚙️ System-Auslastung 100 %
🖥️ Anschaffung EUR
🔌 Idle 65 W
⚡ TDP 71 W
☁️ Externes LLM (API)
Strompreis0,30 EUR/kWh
Ø-Leistung (inkl. Idle)71 W fehltCPU 46 + Board 25 W Volllast
Ø-Kosten / Stunde0,021 EUR
Strom / 1 Mio. Token0,013 EUR
Token / kWh23,84 Mio.
Anschaffung (System)8.394 EUR VollpreisGPU 3.000 EUR · CPU 1.399 EUR · Board 1.299 EUR · RAM 2.576 EUR · Netzteil 120 EUR
Stromkosten (2 Jahre)
TCO (2 Jahre)8.767 EUR
Output-Token (2 Jahre)29,66 Mrd.
☁️ Externes LLM (API) – Vergleich
Externe LLM-Kosten (2 Jahre)
Ersparnis vs. extern (2 Jahre)
Keine Leistungsaufnahme gemessen – Werte geschätzt aus GPU-TDP + CPU (Idle + 15 %) + Board.

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 (65 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

Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX A6000Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation EditionQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct3x 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)

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.