Beigesteuert vonMario AlkaQwen (Alibaba) Qwen3.8-Flash-Next
Performancebenchmark · gemessen am 13.10.2026 16:12
run-20261013-151008-7f1707Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 5× parallel
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen GPUs?
Dasselbe Modell auf anderer Hardware · 5× parallel · Generation (tok/s)
Hardware
GPU: NVIDIA GB10 · 128 GB VRAM
CPU: NVIDIA Grace
RAM: 120 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. GX10
Setup
Runtime: strata
Quantisierung: IQ3_XXS
Treiber: NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1
Modell: Qwen3.8-Flash-Next
Konfiguration
| 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. | strata |
| execution_type | local |
Qwen3.8-Flash-Next 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
CPUnach Prozessor
MBnach Mainboard
ENGnach Engine
DRVnach Treiber
Wirtschaftlichkeit dieses Laufs
Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (5× parallel). Methodik →
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 (15 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
| Qwen3.8-Flash-NextNVIDIA GB10 (DGX Spark) | Qwen3.8-Flash-NextNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | Qwen3.8-Flash-NextNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | Qwen3.8-Flash-NextNVIDIA RTX A6000 | |
|---|---|---|---|---|
| Kosten Strom (24 Mon.) | – | – | – | – |
| Kosten Anschaffung | – | – | – | – |
| Kosten Gesamt (TCO) | – | – | – | – |
| Generierte Token (24 Mon.) | – | – | – | – |
| Tokenpreis bei API | – | – | – | – |
| Break-Even-Point (Tage) | – | – | – | – |
| Ergebnis (Ersparnis / Ausgabe) | – | – | – | – |
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.
Mario Alka Administrator
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.