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glm-4.7-flash

Performancebenchmark · gemessen am 29.09.2026 12:16

Benchmark-IDrun-20260929-102001-050cf0
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)Runtime: llama.cppQuantisierung: Q4_K_M
Generation103,06tok/s
Prefill4.019,10tok/s
Time to First Token3.354,50ms
Gesamtdauer45,33s
Concurrency5parallel
Einordnung im Feld
Diese GPUAlle GPUs
50von 60 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 5× parallel

Dieser Lauf ist besser als 17 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 103,1 tok/s
-52 % vs Ø 213,9
Prefill 4.019,1 tok/s
-55 % vs Ø 8.936,5
Time to First Token 3.355 ms
-48 % vs Ø 6.486
Verteilung im Feld17 – 496 tok/s
Ø 214 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

Hardware

GPU: 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · 24 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores
RAM: 189 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantisierung: Q4_K_M
Modell: glm-4.7-flash

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260929-102001-050cf0
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : glm-4.7-flash # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260929-102001-050cf0 # GPU : 2x AMD Radeon RX 7900 XTX # CPU : AMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores # RAM : 189 GB bench@llm-benchmark:~$ llama-server \ -m zai-org_GLM-4.7-Flash-Q4_K_M.gguf \ --alias glm-4.7-flash mode=gpu \ -c 24576 \ -np 10 '(2x' RX 7900 XTX + 196GB RAM 'Offload)'
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.glm-4.7-flash
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.24576
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.zai-org_GLM-4.7-Flash-Q4_K_M.gguf
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.24576
np10
execution_typelocal

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Modell-Vergleich

glm-4.7-flash 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

18714410056,813,23.4543.7534.0534.353Prefill (tok/s)Generation (tok/s)NVIDIA GB10 (DGX Spark) - 48,9 tok/s Generation, 4.055 tok/s Prefill, TTFT 536 ms (1 Lauf)NVIDIA GB10 (DGX Spar...AMD Radeon RX 7900 XTX - 151,7 tok/s Generation, 3.752 tok/s Prefill, TTFT 3.439 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Radeon RX 7900 XTX
★ AMD Radeon RX 7900 XTX 151,7 tok/s dieser LaufNVIDIA GB10 (DGX Spark) 48,9 tok/s

CPUnach Prozessor

18714410056,813,23.4543.7534.0534.353Prefill (tok/s)Generation (tok/s)NVIDIA Grace - 48,9 tok/s Generation, 4.055 tok/s Prefill, TTFT 536 ms (1 Lauf)NVIDIA GraceAMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores - 151,7 tok/s Generation, 3.752 tok/s Prefill, TTFT 3.439 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Ryzen Threadrippe...
★ AMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 151,7 tok/s dieser LaufNVIDIA Grace 48,9 tok/s

MBnach Mainboard

18714410056,813,23.4543.7534.0534.353Prefill (tok/s)Generation (tok/s)ASUSTeK COMPUTER INC. GX10 - 48,9 tok/s Generation, 4.055 tok/s Prefill, TTFT 536 ms (1 Lauf)ASUSTeK COMPUTER INC....ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI - 151,7 tok/s Generation, 3.752 tok/s Prefill, TTFT 3.439 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ ASUSTeK COMPUTER INC....
★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 151,7 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. GX10 48,9 tok/s

ENGnach Engine

18714410056,813,23.4543.7534.0534.353Prefill (tok/s)Generation (tok/s)vLLM - 48,9 tok/s Generation, 4.055 tok/s Prefill, TTFT 536 ms (1 Lauf)vLLMllama.cpp - 151,7 tok/s Generation, 3.752 tok/s Prefill, TTFT 3.439 ms (3 Laufe) | DIESER LAUF★ llama.cpp
★ llama.cpp 151,7 tok/s dieser LaufvLLM 48,9 tok/s

DRVnach Treiber

18714410056,813,23.4543.7534.0534.353Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 151,7 tok/s Generation, 3.752 tok/s Prefill, TTFT 3.439 ms (3 Laufe)unbekanntNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 - 48,9 tok/s Generation, 4.055 tok/s Prefill, TTFT 536 ms (1 Lauf)NVIDIA 590.48.01 / CU...
unbekannt 151,7 tok/sNVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1 48,9 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 übernehmenZurücksetzen
⚡ Strompreis EUR/kWh
⚙️ System-Auslastung 100 %
🖥️ Anschaffung EUR
🔌 Idle 10 W
⚡ TDP 720 W
☁️ Externes LLM (API)
Strompreis0,30 EUR/kWh
Ø-Leistung (inkl. Idle)720 W geschätzt (TDP)GPU 710 + Board 10 W Volllast
Ø-Kosten / Stunde0,22 EUR
Strom / 1 Mio. Token0,58 EUR
Token / kWh515,30 Tsd.
Anschaffung (System)3.790 EUR TeilpreisGPU 2.098 EUR · RAM 1.512 EUR · Netzteil 180 EUR
Stromkosten (2 Jahre)–
TCO (2 Jahre)7.574 EUR
Output-Token (2 Jahre)6,50 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

glm-4.7-flash2x AMD Radeon RX 7900 XTX
Kosten Strom (24 Mon.)–
Kosten Anschaffung–
Kosten Gesamt (TCO)–
Generierte Token (24 Mon.)–
Tokenpreis bei API–
Break-Even-Point (Tage)–
Ergebnis (Ersparnis / Ausgabe)–
2× AMD Radeon RX 7900 XTX · dieser Lauf 103 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.