# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260922-112426-75671a # GPU : AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ llama-server \ -m /home/godcore/models/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-Q4_K_M.gguf \ --alias Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 \ -ngl 999 \ -fa on \ -c 49152 \ -np 12 '(AMD' Radeon AI PRO R9700, ROCm 7.2.4, 'HIP_VISIBLE_DEVICES=0)'

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
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	49152
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/home/godcore/models/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-Q4_K_M.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.	49152
np	12

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Modell-Vergleich

Qwen3-30B-A3B-Thinking-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 1.683,8 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.670,5 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.521,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 930,6 tok/sNVIDIA RTX A6000 751,7 tok/sAMD Radeon RX 7900 XTX 303,1 tok/sAMD Radeon PRO W7800 48GB 258,3 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 254,6 tok/s★ AMD Radeon AI PRO R9700 238,8 tok/s dieser LaufNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 155,8 tok/sCPU-only 8,5 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.683,8 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.670,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.521,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 930,6 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 751,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 303,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 258,3 tok/s★ AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor 238,8 tok/s dieser LaufIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 8,5 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.683,8 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.670,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.521,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 930,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 303,1 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 238,8 tok/s dieser LaufDell Inc. PowerEdge R820 8,5 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.683,8 tok/s dieser LaufvLLM 906,0 tok/sunbekannt 91,4 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.683,8 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 91,4 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 20 W

⚡ TDP 300 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)300 W geschätzt (TDP)GPU 300 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,090 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,25 EUR

Token / kWh1,20 Mio.

Anschaffung (System)1.520 EUR TeilpreisGPU 1.400 EUR · Netzteil 120 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)3.097 EUR

Output-Token (2 Jahre)6,29 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 (20 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-Thinking-2507AMD Radeon AI PRO R9700	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen3-30B-A3B-Thinking-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 AI PRO R9700 · dieser Lauf 100 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 312 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 310 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 273 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.