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LLM Leaderboard
Reale Messergebnisse aller getesteten Sprachmodelle auf echter, benannter Hardware – bewertet nach roher Geschwindigkeit (Performance in Token pro Sekunde, Prefill und Zeit bis zum ersten Token) und nach praktischer Aufgaben-Qualität in vollständigen Agenten- und Chat-Abläufen (Harness). Wähle unten einen Benchmark-Typ oder filtere nach Modell, Hersteller und Hardware, um genau zu sehen, was jeweils geprüft wird und wie die Ergebnisse zustande kommen.
⚡ Performance (tok/s)🤖 Harness-Qualität👥 Concurrency🖥️ echte Hardware
| # | Modell / Hersteller | Messwerte | Parallel | GPU / CPU / RAM | Runtime | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | gemma-4-E4B-it8BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 64,65 tok/s TG Prefill 1.873 · TTFT 1.123 ms | 1× | Keine GPU (CPU-only)Apple M6 (unified CPU/GPU SoC) · 24 GB RAM | Ollamaopenclaw_cliQ4_K_M | Details → | |
| 2 | gemma-4-E4B-it8BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 85,23 tok/s TG Prefill 2.052 · TTFT 990 ms | 1× | Keine GPU (CPU-only)Apple M6 (unified CPU/GPU SoC) · 24 GB RAM | Ollamaopenclaw_cliNVFP4 | Details → |