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Contributed byMario AlkaAleph Alpha

Kolibri-1

Performance benchmark · measured on 08.10.2026 07:37

Benchmark-IDrun-20261008-125922-e38e5a
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE78.1BRuntime: vLLM
⚠
Configuration note: Es sind 2 Grafikkarten installiert, aber nur 1 wurde fuer diesen Lauf genutzt. Mit allen 2 GPUs koennte der Durchsatz deutlich hoeher liegen.
Generation168,71tok/s
Prefill0,00tok/s
Time to First Token159,50ms
Total duration10,25s
Concurrency1parallel
Ranking in the field
210of 1808 systems

Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s) · 1× concurrent

This run is better than 88 % of all comparable systems.
Generation 168,7 tok/s
+119 % vs Ø 77,1
Prefill 0,0 tok/s
-100 % vs Ø 2.836,4
Time to First Token 160 ms
-99 % vs Ø 25.162
Distribution in the field0 – 405 tok/s
Ø 77 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

How does this benchmark compare on other GPUs?

Same model on different hardware · 1× concurrent · Generation (tok/s)

Configuration

benchmark-konfiguration — run-20261008-125922-e38e5a
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Kolibri-1 # Engine : vLLM # Run-ID : run-20261008-125922-e38e5a # GPU : NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition # CPU : AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics # RAM : 60 GB bench@llm-benchmark:~$ vllm serve \ --model /model \ --served-model-name Aleph-Alpha/Kolibri-1 \ --max-model-len 32768 \ --max-num-seqs 10 \ --gpu-memory-utilization 0.94 \ --kv-cache-dtype fp8 \ --reasoning-parser kolibri1 \ --tool-call-parser kolibri1 \ --enable-prefix-caching
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
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.Aleph-Alpha/Kolibri-1
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.32768
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.Aleph-Alpha/Kolibri-1
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.32768
Max-Sequenzen?Maximale Anzahl gleichzeitig bearbeiteter Anfragen (Batch-Groesse). Hoeher = mehr Durchsatz, braucht aber mehr KV-Cache-Speicher.10
GPU-Speicher?Anteil des GPU-Speichers (0 bis 1), den vLLM belegen darf. 0.92 = 92 %. Hoeher = mehr Platz fuer den KV-Cache (mehr/laengere parallele Anfragen), aber groesseres Risiko fuer 'Out of Memory'.0.94
KV-Cache-Dtype?Datentyp des KV-Cache (auto, fp8). fp8 halbiert etwa den Cache-Speicher -> mehr und laengere parallele Anfragen bei minimalem Qualitaetsverlust.fp8
Reasoning-Parser?Trennt den Denk-/Reasoning-Teil der Antwort vom eigentlichen Inhalt (z.B. bei Modellen mit <think>-Bloecken).kolibri1
Tool-Parser?Bestimmt, wie vLLM Tool-Aufrufe aus der Modellantwort ausliest (z.B. hermes, mistral, llama3_json). Muss zum Modell passen.kolibri1
Prefix-Caching?Speichert bereits berechnete Prompt-Anfaenge und verwendet sie wieder. Beschleunigt Anfragen mit gemeinsamem Praefix (z.B. gleicher System-Prompt) deutlich.aktiv
execution_typelocal

All benchmarks of this model To leaderboard

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Model comparison

Kolibri-1 on various hardware

All published performance runs of this model – each bubble a variant: position = prefill (X) × generation (Y), bubble size = number of runs. Closer to the top right = faster. ★ Marked gold = this benchmark.

GPUby graphics card

1.3269956633320,0014.11528.23142.346Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Radeon 8060S Graphics - 158,2 tok/s Generation, 1.648 tok/s Prefill, TTFT 3.695 ms (3 Laufe)AMD Radeon 8060S Grap...NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition - 1.044,4 tok/s Generation, 34.389 tok/s Prefill, TTFT 192 ms (12 Laufe) | DIESER LAUF★ NVIDIA RTX PRO 6000 B...
★ NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.044,4 tok/s this runAMD Radeon 8060S Graphics 158,2 tok/s

CPUby processor

1.3269956633320,0014.11528.23142.346Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S - 158,2 tok/s Generation, 1.648 tok/s Prefill, TTFT 3.695 ms (3 Laufe)AMD RYZEN AI MAX+ 395...AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics - 1.044,4 tok/s Generation, 34.389 tok/s Prefill, TTFT 192 ms (12 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Ryzen 9 7945HX wi...
★ AMD Ryzen 9 7945HX with Radeon Graphics 1.044,4 tok/s this runAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 158,2 tok/s

MBby mainboard

1.3269956633320,0014.11528.23142.346Prefill (tok/s)Generation (tok/s)Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) - 158,2 tok/s Generation, 1.648 tok/s Prefill, TTFT 3.695 ms (3 Laufe)Meigao Innovation Tec...Shenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) - 1.044,4 tok/s Generation, 34.389 tok/s Prefill, TTFT 192 ms (12 Laufe) | DIESER LAUF★ Shenzhen Meigao Elect...
★ Shenzhen Meigao Electronic Equipment Co.,Ltd DRFXI (MotherBoard Series) 1.044,4 tok/s this runMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 158,2 tok/s

ENGby engine

1.1771.07597487277007.44814.89522.343Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 1.044,4 tok/s Generation, 18.018 tok/s Prefill, TTFT 1.967 ms (6 Laufe)unbekanntvLLM - 902,9 tok/s Generation, 0 tok/s Prefill, TTFT 177 ms (9 Laufe) | DIESER LAUF★ vLLM
unbekannt 1.044,4 tok/s★ vLLM 902,9 tok/s this run

DRVby driver

1.1491.0971.04499294016.93717.65818.37919.099Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 1.044,4 tok/s Generation, 18.018 tok/s Prefill, TTFT 893 ms (15 Laufe)unbekannt
unbekannt 1.044,4 tok/s
💰 Economics

Economics of this run

Operating cost, TCO and comparison with the next-best runs of the same model at identical concurrency (1× concurrent). Methodology →

⚙️ ConfigurationAll metrics and charts below follow these settings – based on a 24-month runtime.Save to URLReset
⚡ Electricity price EUR/kWh
⚙️ System utilization 100 %
🖥️ Acquisition EUR
🔌 Idle 30 W
⚡ TDP 300 W
☁️ External LLM (API)
Electricity0.30 EUR/kWh
Avg power (incl. idle)300 W estimated (TDP)GPU 300 W full load
Avg cost / hourEUR 0.090
Electricity / 1M tokensEUR 0.15
Token / kWh2.02M
Acquisition (system)EUR 13,120 partial priceGPU EUR 13,000 · PSU EUR 120
Electricity (2 years)–
TCO (2 years)EUR 14,697
Output tokens (2 years)10.64B
☁️ External LLM (API) – comparison
External LLM cost (2 years)–
Savings vs. external (2 years)–

All values above and the charts below take the configured system utilization into account: at X% the system generates only X% of the time, the rest it idles (30 W). Cost per hour drops (more idle), cost per token rises.

Cost over 2 years – electricity only

Cost over 2 years – incl. acquisition (TCO)

Speed vs. tokens per euro

Euro per 1M tokens

Comparison vs. API – economics per benchmark

Kolibri-1NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation EditionKolibri-1NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation EditionKolibri-1NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation EditionKolibri-1AMD Radeon 8060S Graphics
Electricity cost (24 mo.)––––
Acquisition cost––––
Total cost (TCO)––––
Generated tokens (24 mo.)––––
Token price via API––––
Break-even point (days)––––
Result (savings / extra cost)––––

Comparison with up to 3 next-best runs of this model at the same concurrency (at least one on different hardware). Power = GPU TDP + CPU (idle + 15 %) + board (estimated), acquisition = full system (GPU + CPU + board + RAM + PSU), prices = stored market prices.

Contributed by

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.