# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260925-123443-cd61da # GPU : NVIDIA GeForce RTX 4090 # CPU : AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor # RAM : 61 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/benchmark/llama-b11178/llama-b11178/llama-server \ -m /mnt/llm/gguf/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M.gguf \ --alias Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ -ngl 99 \ -c 20480 \ -np 5 \ -fa on \ -ctk q8_0 \ -ctv q8_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-Coder-30B-A3B-Instruct
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	4096
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/mnt/llm/gguf/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-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.	99
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	20480
np	5
fa	on
ctk	q8_0
ctv	q8_0
CUDA_VISIBLE_DEVICES	0

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Qwen3-Coder-30B-A3B-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 1.716,6 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.690,0 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.545,3 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 928,5 tok/sNVIDIA RTX A6000 789,2 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 4090 400,4 tok/s dieser LaufAMD Radeon RX 7900 XTX 324,9 tok/sAMD Radeon PRO W7800 48GB 289,5 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 277,0 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 250,2 tok/sNVIDIA GB10 (DGX Spark) 182,9 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 157,0 tok/sCPU-only 6,7 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.716,6 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.690,0 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.545,3 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 928,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 789,2 tok/s★ AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor 400,4 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 324,9 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 289,5 tok/sNVIDIA Grace 182,9 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 6,7 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.716,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.690,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.545,3 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 928,5 tok/s★ Micro-Star International Co., Ltd. B550M PRO-VDH WIFI (MS-7C95) 400,4 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 324,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 250,2 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. GX10 182,9 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 6,7 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.716,6 tok/s dieser LaufvLLM 1.070,6 tok/sunbekannt 88,2 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.716,6 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 182,9 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 88,2 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 0 W

⚡ TDP 450 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)450 W geschätzt (TDP)GPU 450 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,14 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,094 EUR

Token / kWh3,20 Mio.

Anschaffung (System)2.150 EUR TeilpreisGPU 2.000 EUR · Netzteil 150 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)4.515 EUR

Output-Token (2 Jahre)25,26 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 (0 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-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 4090	Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-Coder-30B-A3B-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)	–	–	–	–

NVIDIA GeForce RTX 4090 · dieser Lauf 400 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 947 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 938 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 840 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.