# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260829-194932-969b7d # GPU : AMD Radeon PRO W7800 48GB # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores # RAM : 62 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build_rocm/bin/llama-server \ -m Qwen_Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-Q8_0.gguf \ -ngl 999 \ -fa on \ -c 32768 \ -np 8 '(AMD' Radeon Pro W7800 48GB 'ROCm)'

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
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	32768
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	Qwen_Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-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
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	32768
np	8

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Modell-Vergleich

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 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 1.671,0 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.658,1 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.515,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 905,1 tok/sNVIDIA RTX A6000 758,7 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 264,2 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 169,9 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 152,7 tok/sIntel Arc Pro B70 143,6 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 107,6 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 97,6 tok/s★ AMD Radeon PRO W7800 48GB 82,3 tok/s dieser LaufCPU-only 26,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 2060 7,1 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.671,0 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.658,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.515,7 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 905,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 758,7 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 264,2 tok/s dieser LaufNVIDIA Grace 169,9 tok/sAMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 143,6 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 107,6 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 7,1 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.671,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.658,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.515,7 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 905,1 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 264,2 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. GX10 169,9 tok/sShenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 143,6 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 107,6 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 7,1 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.671,0 tok/s dieser LaufvLLM 961,5 tok/sunbekannt 97,6 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.671,0 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 169,9 tok/sIntel 26.18.38308.4 143,6 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 97,6 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (1× 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 270 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)270 W geschätzt (TDP)GPU 260 + Board 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,081 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,27 EUR

Token / kWh1,10 Mio.

Anschaffung (System)5.304 EUR TeilpreisGPU 2.808 EUR · CPU 1.880 EUR · RAM 496 EUR · Netzteil 120 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)6.723 EUR

Output-Token (2 Jahre)5,19 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 (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

	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507AMD Radeon PRO W7800 48GB	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-30B-A3B-Instruct-25073x 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)	–	–	–	–

AMD Radeon PRO W7800 48GB · dieser Lauf 82 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 308 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 305 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 271 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.