Beigesteuert vonMario AlkaQwen (Alibaba) Qwen3.8-27B-Uncensored
Performancebenchmark · gemessen am 26.09.2026 23:11
run-20261023-184721-eab38cPerformancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s) · 10× parallel
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: 2x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · 96 GB VRAM
CPU: AMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores
RAM: 125 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE
Setup
Runtime: vLLM
Quantisierung: NVFP4
Modell: Qwen3.8-27B-Uncensored
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. | vllm |
| Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen. | Qwen3.8-27B-Uncensored |
| Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann. | 131072 |
| Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen. | Qwen3.8-27B-Uncensored |
| 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'. | 0.85 |
| Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells. | 131072 |
| Max-Sequenzen?Maximale Anzahl gleichzeitig bearbeiteter Anfragen (Batch-Groesse). Hoeher = mehr Durchsatz, braucht aber mehr KV-Cache-Speicher. | 32 |
| speculative-config | {"method":"mtp","num_speculative_tokens":2} |
| Reasoning-Parser?Trennt den Denk-/Reasoning-Teil der Antwort vom eigentlichen Inhalt (z.B. bei Modellen mit <think>-Bloecken). | qwen3 |
| Tool-Parser?Bestimmt, wie vLLM Tool-Aufrufe aus der Modellantwort ausliest (z.B. hermes, mistral, llama3_json). Muss zum Modell passen. | qwen3_coder |
| execution_type | local |
Qwen3.8-27B-Uncensored 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
DRVnach Treiber
Wirtschaftlichkeit dieses Laufs
Betriebskosten, TCO und Vergleich mit den nächstbesten Läufen desselben Modells bei identischer Concurrency (10× 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 (105 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
| Qwen3.8-27B-UncensoredNVIDIA 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) | – |
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.