# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260827-094103-63208b # GPU : 2x NVIDIA RTX A6000 # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ vllm \ --tensor-parallel-size 2 \ --max-model-len 16384 '(2x' RTX A6000 '48GB)'

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
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	16384
Tensor-Parallel?Anzahl GPUs, auf die JEDER einzelne Modell-Layer aufgeteilt wird (Tensor-Parallelitaet). Mehr GPUs = mehr VRAM und meist mehr Speed, aber die Anzahl der Attention-Heads muss durch diesen Wert teilbar sein (z.B. 32 Heads -> nur 1, 2, 4, 8 ... moeglich, NICHT 3).	2
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	16384

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Modell-Vergleich

Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ 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 510,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 473,9 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 412,6 tok/s★ NVIDIA RTX A6000 332,1 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 223,8 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 89,6 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 45,0 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 22,3 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 510,3 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 473,9 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 412,6 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 332,1 tok/s dieser LaufAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 223,8 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 89,6 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 510,3 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 473,9 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 412,6 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 223,8 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 89,6 tok/s

ENGnach Engine

★ vLLM 510,3 tok/s dieser Laufllama.cpp 474,0 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 510,3 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (5× 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 95 W

⚡ TDP 671 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)671 W geschätzt (TDP)GPU 600 + CPU 46 + Board 25 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,20 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,26 EUR

Token / kWh1,15 Mio.

Anschaffung (System)11.454 EUR VollpreisGPU 6.000 EUR · CPU 1.399 EUR · Board 1.299 EUR · RAM 2.576 EUR · Netzteil 180 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)14.981 EUR

Output-Token (2 Jahre)13,47 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 (95 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

	Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ2x NVIDIA RTX A6000	Qwen2.5-32B-Instruct-AWQNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen2.5-32B-Instruct-AWQNVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen2.5-32B-Instruct-AWQNVIDIA 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× NVIDIA RTX A6000 · dieser Lauf 214 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 301 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 254 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 251 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.