# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : North-Mini-Code-1.0 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260922-130341-834742 # GPU : AMD Radeon RX 7900 XTX # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores # RAM : 63 GB bench@llm-benchmark:~$ llama-server \ -m /mnt/llmnas/gguf/North-Mini-Code-1.0-Q4_K_M/North-Mini-Code-1.0-Q4_K_M.gguf \ --alias North-Mini-Code-1.0 \ -ngl 999 \ -fa on \ -c 40960 \ -np 10 '(AMD' Radeon RX 7900 XTX, ROCm '7.2.4)'

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.	North-Mini-Code-1.0
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	40960
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/mnt/llmnas/gguf/North-Mini-Code-1.0-Q4_K_M/North-Mini-Code-1.0-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.	40960
np	10

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Modell-Vergleich

North-Mini-Code-1.0 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 1.621,0 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.557,3 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.492,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 939,5 tok/sNVIDIA RTX A6000 648,5 tok/s★ AMD Radeon RX 7900 XTX 312,7 tok/s dieser LaufAMD Radeon PRO W7800 48GB 276,9 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 275,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 169,0 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 131,9 tok/sCPU-only 5,1 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.621,0 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.557,3 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.492,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 939,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 648,5 tok/s★ AMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 312,7 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 276,9 tok/sAMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor 275,3 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 131,9 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 5,1 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.621,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.557,3 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.492,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 939,5 tok/s★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 312,7 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 275,3 tok/sBosgame AXB35-02 (BeyondMax Series) 131,9 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 5,1 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.621,0 tok/s dieser LaufvLLM 648,5 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.621,0 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 365 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)365 W geschätzt (TDP)GPU 355 + Board 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,11 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,28 EUR

Token / kWh1,08 Mio.

Anschaffung (System)1.703 EUR TeilpreisGPU 1.049 EUR · RAM 504 EUR · Netzteil 150 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)3.621 EUR

Output-Token (2 Jahre)6,93 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

	North-Mini-Code-1.0AMD Radeon RX 7900 XTX	North-Mini-Code-1.0NVIDIA GeForce RTX 5090	North-Mini-Code-1.0NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	North-Mini-Code-1.03x 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 RX 7900 XTX · dieser Lauf 110 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 277 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 274 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 254 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.