# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20261023-071954-4650a3 # GPU : NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition # CPU : AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ llama-server \ -m /home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-GGUF/snapshots/a9b37aaac12b2bd0098783a443429543dd76a14d/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-Q4_K_M.gguf \ -c 16384 \ -np 12

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.	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	16384
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/home/godcore/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-GGUF/snapshots/a9b37aaac12b2bd0098783a443429543dd76a14d/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-Q4_K_M.gguf
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	16384
np	12
execution_type	local

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Modell-Vergleich

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 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 1.683,8 tok/s★ NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.670,5 tok/s dieser LaufNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 1.521,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 930,6 tok/sNVIDIA RTX A6000 751,7 tok/sAMD Radeon RX 7900 XTX 303,1 tok/sAMD Radeon PRO W7800 48GB 258,3 tok/sAMD Radeon PRO W7900 Dual Slot 254,6 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 238,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 155,8 tok/sCPU-only 8,5 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.683,8 tok/sAMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.670,5 tok/s★ AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 1.623,2 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 1.521,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 930,6 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 751,7 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 3955WX 16-Cores 303,1 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 5975WX 32-Cores 258,3 tok/sAMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor 238,8 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz 223,3 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 8,5 tok/s

MBnach Mainboard

★ ASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX B550-A GAMING 1.683,8 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. ProArt X870E-CREATOR WIFI 1.670,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 1.521,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd DRFXL (MotherBoard Series) 930,6 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX80E-SAGE SE WIFI 303,1 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. ROG STRIX X570-F GAMING 238,8 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 223,3 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 1.683,8 tok/s dieser LaufvLLM 913,3 tok/sunbekannt 91,4 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 1.683,8 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 91,4 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 42 W

⚡ TDP 612 W

☁️ Externes LLM (API) anzeigen

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

Strompreis0,30 EUR/kWh

Ø-Leistung (inkl. Idle)612 W geschätzt (TDP)GPU 600 + Board 12 W Volllast

Ø-Kosten / Stunde0,18 EUR

Strom / 1 Mio. Token0,057 EUR

Token / kWh5,30 Mio.

Anschaffung (System)13.698 EUR VollpreisGPU 13.000 EUR · CPU 121 EUR · Board 149 EUR · RAM 248 EUR · Netzteil 180 EUR

Stromkosten (2 Jahre)–

TCO (2 Jahre)16.915 EUR

Output-Token (2 Jahre)56,81 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 (42 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

	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA GeForce RTX 5090	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition	Qwen3-30B-A3B-Thinking-25073x 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 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · dieser Lauf 901 tok/s NVIDIA GeForce RTX 5090 935 tok/s NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 926 tok/s 3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 832 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.