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Qwen3.5-35B-A3B

Performancebenchmark · gemessen am 02.09.2026 11:33

Benchmark-IDrun-20260902-095331-1d474c
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE35BRuntime: vLLMQuantisierung: AWQ
Generation204,64tok/s
Prefill13.126,80tok/s
Time to First Token2.817,00ms
Gesamtdauer106,17s
Concurrency10parallel
Einordnung im Feld
25von 44 Systemen

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

Dieser Lauf ist besser als 44 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 204,6 tok/s
-7 % vs Ø 219,8
Prefill 13.126,8 tok/s
+233 % vs Ø 3.937,5
Time to First Token 2.817 ms
-74 % vs Ø 11.015
Verteilung im Feld58 – 703 tok/s
Ø 220 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: 2x AMD Radeon PRO W7800 48GB · 48 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores
RAM: 62 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI

Setup

Runtime: vLLM
Quantisierung: AWQ
Modell: Qwen3.5-35B-A3B

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260902-095331-1d474c
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3.5-35B-A3B # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260902-095331-1d474c # GPU : 2x AMD Radeon PRO W7800 48GB # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores # RAM : 62 GB bench@llm-benchmark:~$ vllm serve \ --tensor-parallel-size 2 \ --max-model-len 16384 '(ROCm' gfx1100, 2x AMD Radeon Pro W7800 '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

Qwen3.5-35B-A3B 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

1.9671.4759844920,005.26410.52815.792Prefill (tok/s)Generation (tok/s)NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition - 1.520,4 tok/s Generation, 12.809 tok/s Prefill, TTFT 2.176 ms (6 Laufe)NVIDIA RTX PRO 6000 B...NVIDIA GeForce RTX 5090 - 1.416,7 tok/s Generation, 5.541 tok/s Prefill, TTFT 3.907 ms (3 Laufe)NVIDIA GeForce RTX 50...NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition - 1.398,4 tok/s Generation, 6.870 tok/s Prefill, TTFT 4.115 ms (11 Laufe)NVIDIA RTX PRO 6000 B...NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti - 866,1 tok/s Generation, 3.371 tok/s Prefill, TTFT 6.651 ms (3 Laufe)NVIDIA GeForce RTX 30...NVIDIA RTX A6000 - 842,1 tok/s Generation, 11.384 tok/s Prefill, TTFT 2.504 ms (30 Laufe)NVIDIA RTX A6000AMD Radeon AI PRO R9700 - 220,5 tok/s Generation, 2.194 tok/s Prefill, TTFT 25.070 ms (27 Laufe)AMD Radeon AI PRO R97...AMD Radeon PRO W7900 Dual Slot - 212,5 tok/s Generation, 2.015 tok/s Prefill, TTFT 5.888 ms (12 Laufe)AMD Radeon PRO W7900 ...NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti - 142,2 tok/s Generation, 508 tok/s Prefill, TTFT 31.910 ms (6 Laufe)NVIDIA GeForce RTX 50...NVIDIA GB10 (DGX Spark) - 46,9 tok/s Generation, 3.713 tok/s Prefill, TTFT 537 ms (1 Lauf)NVIDIA GB10 (DGX Spar...AMD Radeon PRO W7800 48GB - 204,6 tok/s Generation, 8.423 tok/s Prefill, TTFT 1.706 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Radeon PRO W7800 ...
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.520,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.416,7 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.398,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 866,1 tok/sNVIDIA RTX A6000 842,1 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 220,5 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 212,5 tok/s★ AMD Radeon PRO W7800 48GB 204,6 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 142,2 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 46,9 tok/s

CPUnach Prozessor

1.9671.4759844920,005.14410.28915.433Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor - 1.520,4 tok/s Generation, 12.809 tok/s Prefill, TTFT 2.176 ms (6 Laufe)AMD Ryzen 9 9950X 16-...AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor - 1.416,7 tok/s Generation, 5.541 tok/s Prefill, TTFT 3.907 ms (3 Laufe)AMD Ryzen 7 5800X3D 8...AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores - 1.398,4 tok/s Generation, 6.870 tok/s Prefill, TTFT 4.115 ms (11 Laufe)AMD Ryzen Threadrippe...AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics - 866,1 tok/s Generation, 3.371 tok/s Prefill, TTFT 6.651 ms (3 Laufe)AMD Ryzen 9 8945HX wi...AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores - 842,1 tok/s Generation, 7.031 tok/s Prefill, TTFT 13.193 ms (57 Laufe)AMD Ryzen Threadrippe...NVIDIA Grace - 46,9 tok/s Generation, 3.713 tok/s Prefill, TTFT 537 ms (1 Lauf)NVIDIA GraceAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores - 212,5 tok/s Generation, 2.500 tok/s Prefill, TTFT 12.726 ms (21 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Ryzen Threadrippe...
AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.520,4 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.416,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.398,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 866,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 842,1 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 212,5 tok/s dieser LaufNVIDIA Grace 46,9 tok/s

MBnach Mainboard

1.9671.4759844920,005.14410.28915.433Prefill (tok/s)Generation (tok/s)ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI - 1.520,4 tok/s Generation, 12.809 tok/s Prefill, TTFT 2.176 ms (6 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING - 1.416,7 tok/s Generation, 5.541 tok/s Prefill, TTFT 3.907 ms (3 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE - 1.398,4 tok/s Generation, 7.005 tok/s Prefill, TTFT 11.724 ms (68 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) - 866,1 tok/s Generation, 3.371 tok/s Prefill, TTFT 6.651 ms (3 Laufe)Meigao Innovation Tec...ASUSTeK COMPUTER INC. GX10 - 46,9 tok/s Generation, 3.713 tok/s Prefill, TTFT 537 ms (1 Lauf)ASUSTeK COMPUTER INC....ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI - 212,5 tok/s Generation, 2.500 tok/s Prefill, TTFT 12.726 ms (21 Laufe) | DIESER LAUF★ ASUSTeK COMPUTER INC....
ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.520,4 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.416,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.398,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 866,1 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 212,5 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. GX10 46,9 tok/s

ENGnach Engine

1.9611.4719804900,0395.18810.33715.486Prefill (tok/s)Generation (tok/s)llama.cpp - 1.520,4 tok/s Generation, 3.670 tok/s Prefill, TTFT 15.058 ms (68 Laufe)llama.cppunbekannt - 78,5 tok/s Generation, 2.652 tok/s Prefill, TTFT 858 ms (5 Laufe)unbekanntvLLM - 1.028,6 tok/s Generation, 12.874 tok/s Prefill, TTFT 2.812 ms (29 Laufe) | DIESER LAUF★ vLLM
llama.cpp 1.520,4 tok/s★ vLLM 1.028,6 tok/s dieser Laufunbekannt 78,5 tok/s

DRVnach Treiber

1.9671.4759844920,01.5813.5615.5407.520Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 1.520,4 tok/s Generation, 6.450 tok/s Prefill, TTFT 11.510 ms (96 Laufe)unbekanntAMD 7.0.0-27-generic - 78,5 tok/s Generation, 2.652 tok/s Prefill, TTFT 858 ms (5 Laufe)AMD 7.0.0-27-genericNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 - 46,9 tok/s Generation, 3.713 tok/s Prefill, TTFT 537 ms (1 Lauf)NVIDIA 590.48.01 / CU...
unbekannt 1.520,4 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 78,5 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 46,9 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 10 W
⚡ TDP 530 W
☁️ Externes LLM (API)
Strompreis0,30 EUR/kWh
Ø-Leistung (inkl. Idle)530 W geschätzt (TDP)GPU 520 + Board 10 W Volllast
Ø-Kosten / Stunde0,16 EUR
Strom / 1 Mio. Token0,22 EUR
Token / kWh1,39 Mio.
Anschaffung (System)8.172 EUR TeilpreisGPU 5.616 EUR · CPU 1.880 EUR · RAM 496 EUR · Netzteil 180 EUR
Stromkosten (2 Jahre)
TCO (2 Jahre)10.958 EUR
Output-Token (2 Jahre)12,91 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

Qwen3.5-35B-A3B2x AMD Radeon PRO W7800 48GBQwen3.5-35B-A3BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation EditionQwen3.5-35B-A3BNVIDIA GeForce RTX 5090Qwen3.5-35B-A3B3x 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.