# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Meta-Llama-3.1-8B-Instruct # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260829-102814-5aebe1 # 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 'NVLink)'

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
execution_type	local

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Modell-Vergleich

Meta-Llama-3.1-8B-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

NVIDIA GeForce RTX 5090 1.593,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.533,0 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.433,0 tok/s★ NVIDIA RTX A6000 1.026,4 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 913,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 837,9 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 518,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 4090 489,7 tok/sAMD Radeon RX 7900 XTX 405,0 tok/sAMD Radeon PRO W7800 48GB 323,1 tok/sNVIDIA GeForce RTX 2060 169,0 tok/sNVIDIA Tesla V100 PCIe 32GB 122,6 tok/sNVIDIA Tesla P100 PCIe 16GB 67,6 tok/sIntel Arc Pro B70 66,4 tok/sCPU-only 3,6 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.593,1 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.533,0 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.433,0 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 1.026,4 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 913,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 837,9 tok/sAMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor 489,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 405,0 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz 266,7 tok/sIntel(R) Core(TM) i5-7400 CPU @ 3.00GHz 130,9 tok/sAMD Ryzen 3 PRO 3200GE w/ Radeon Vega Graphics 122,6 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 67,6 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 3,6 tok/s4 x Cortex-A78C + 4 x Cortex-A55 1,2 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.593,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.533,0 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.433,0 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 913,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 837,9 tok/sMicro-Star International Co., Ltd. B550M PRO-VDH WIFI (MS-7C95) 489,7 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 266,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 258,8 tok/sASRock H110 Pro BTC+ 130,9 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd F1FXM (DeskMini Series) 67,6 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 66,4 tok/sunbekannt 1,2 tok/s

ENGnach Engine

llama.cpp 1.593,1 tok/s★ vLLM 1.026,4 tok/s dieser Laufunbekannt 42,1 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.593,1 tok/sIntel 26.18.38308.4 66,4 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. Token0,11 EUR

Token / kWh2,74 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)32,19 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

	Meta-Llama-3.1-8B-Instruct2x NVIDIA RTX A6000	Meta-Llama-3.1-8B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Meta-Llama-3.1-8B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090	Meta-Llama-3.1-8B-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)	–	–	–	–

2× NVIDIA RTX A6000 · dieser Lauf 510 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 877 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 824 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 775 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.