ℹ

Öffentliche Anmerkung: Dell PowerEdge R820 . 2x AMD Radeon RX 7900 XTX (48 GB VRAM gesamt, ROCm/HIP) . RAM: 32x 16 GB SK Hynix DDR3-1600 ECC RDIMM (HMT42GR7AFR4A-PB) = 512 GB @ 1600 MT/s

Generation95,64tok/s

Prefill1.343,80tok/s

Time to First Token17.133,00ms

Gesamtdauer249,65s

Concurrency10parallel

Einordnung im Feld

Diese GPU Alle GPUs

106von 119 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 10× parallel

Dieser Lauf ist besser als 11 % aller vergleichbaren Systeme.

Generation 95,6 tok/s

-61 % vs Ø 246,2

Prefill 1.343,8 tok/s

-83 % vs Ø 7.915,5

Time to First Token 17.133 ms

-49 % vs Ø 33.707

Verteilung im Feld0 – 718 tok/s

Ø 246 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?

Llama-3.2-1B-Instruct2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260927-015653-08deac

717,6 tok/s

Llama-3.2-1B-Instruct2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260927-001710-43cae4

696,8 tok/s

Llama-3.2-1B-Instruct2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20261008-105916-a4198f

609,5 tok/s

SmolLM2-1.7B-Instruct2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260927-023029-102f1c

531,7 tok/s

Qwen3-0.6B2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20261008-105914-7362f8

480,5 tok/s

Laguna-XS-2.1AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260922-123035-7c2c68

468,6 tok/s

Llama-3.2-3B-Instruct2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260927-015653-e563bf

465,7 tok/s

gemma-4-E2B-itAMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260922-115730-2d5902

465,5 tok/s

gemma-4-E2B-itAMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260922-115730-03c274

455,4 tok/s

Qwen-AgentWorld-35B-A3BAMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260922-144315-669fca

451,0 tok/s

Qwen3.6-35B-A3BAMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260922-140931-3239aa

450,5 tok/s

Qwen3.5-35B-A3BAMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260922-133638-2aaab2

447,0 tok/s

Qwen3-1.7B2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260926-214312-7124bb

445,2 tok/s

Qwen2.5-7B-Instruct2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20260926-171705-51cd01

442,0 tok/s

Qwen3.6-27B dieser Lauf2× 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · run-20261009-081230-9e7daa

95,6 tok/s

Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?

Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 10× parallel · Generation (tok/s)

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Editionrun-20260729-032118-ab676a

546,9 tok/s

NVIDIA GeForce RTX 5090run-20260729-105334-2ef657

532,5 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105339-6bdcc2

464,1 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105339-67b150

446,8 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260829-131336-3d4e79

431,7 tok/s

3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Editionrun-20260729-105339-23669e

407,8 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260827-094104-b4daed

387,3 tok/s

NVIDIA GeForce RTX 3090 Tirun-20260729-032133-753de8

264,2 tok/s

NVIDIA RTX A6000run-20260826-222254-7d4a4f

233,6 tok/s

3× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260805-053403-2c9de1

165,4 tok/s

3× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260805-053403-b7a6dc

164,5 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260828-091411-fa477f

163,0 tok/s

2× NVIDIA RTX A6000run-20260830-022528-ffdc47

161,5 tok/s

3× AMD Radeon AI PRO R9700run-20260805-053402-85c6e2

159,8 tok/s

Hardware

GPU: 2x AMD Radeon RX 7900 XTX · 24 GB VRAM
CPU: 4x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz
RAM: 504 GB
Mainboard: Dell Inc. PowerEdge R820

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantisierung: Q4_K_M
Modell: Qwen3.6-27B

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20261009-081230-9e7daa

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3.6-27B # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20261009-081230-9e7daa # GPU : 2x AMD Radeon RX 7900 XTX # CPU : 4x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz # RAM : 504 GB bench@llm-benchmark:~$ llama-server \ -m Qwen3.6-27B-IQ4_XS.gguf \ --alias Qwen3.6-27B \ -ngl 999 \ -sm layer \ -fa on \ -c 40960 \ -np 10 '(2x' RX 7900 XTX ROCm/HIP, 'gpu)'

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.	Qwen3.6-27B
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.	Qwen3.6-27B-IQ4_XS.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
Split-Mode?Verteilung ueber mehrere GPUs: none (nur eine GPU), layer (Layer aufteilen) oder row (Tensoren zeilenweise).	layer
fa	on
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	40960
np	10
execution_type	local

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Qwen3.6-27B 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 546,9 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 532,5 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 464,1 tok/sNVIDIA RTX A6000 431,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 264,2 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 165,4 tok/s★ AMD Radeon RX 7900 XTX 110,0 tok/s dieser LaufAMD Radeon PRO W7800 48GB 106,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 57,2 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 36,1 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 546,9 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 532,5 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 464,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 431,7 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 264,2 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 110,0 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 106,8 tok/sAMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor 99,7 tok/s★ Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz 95,6 tok/s dieser LaufAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 36,1 tok/s

MBnach Mainboard

ASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 546,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 532,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 464,1 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 264,2 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 110,0 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 99,7 tok/s★ Dell Inc. PowerEdge R820 95,6 tok/s dieser LaufMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 36,1 tok/sunbekannt 28,8 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 546,9 tok/s dieser LaufvLLM 431,7 tok/sunbekannt 28,8 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 546,9 tok/sNVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 28,8 tok/s

💰 Economics

Wirtschaftlichkeit dieses Laufs

Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (10× 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 35 W

⚡ TDP 749 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)749 W geschätzt (TDP)GPU 710 + CPU 29 + Board 10 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,22 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,65 EUR

Token / kWh459,84 Tsd.

Anschaffung (System)4.353 EUR TeilpreisGPU 2.098 EUR · CPU 59 EUR · RAM 2.016 EUR · Netzteil 180 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)8.288 EUR

Output-Token (2 Jahre)6,03 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 (35 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

	Qwen3.6-27B2x AMD Radeon RX 7900 XTX	Qwen3.6-27BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3.6-27BNVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen3.6-27B3x 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)	–	–	–	–

2× AMD Radeon RX 7900 XTX · dieser Lauf 96 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 547 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 533 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 464 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.