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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-4-12B-it12BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 372,40 tok/s TG Prefill 1.508 · TTFT 13.832 ms | 10× | NVIDIA GeForce RTX 3090 TiAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor · 30 GB RAM | vLLMllamacppAWQ | Details → | |
| 2 | gemma-4-12B-it12BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 183,69 tok/s TG Prefill 2.125 · TTFT 4.654 ms | 5× | NVIDIA GeForce RTX 3090 TiAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor · 30 GB RAM | vLLMllamacppAWQ | Details → | |
| 3 | gemma-4-12B-it12BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 83,56 tok/s TG Prefill 2.303 · TTFT 859 ms | 1× | NVIDIA GeForce RTX 3090 TiAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor · 30 GB RAM | vLLMllamacppAWQ | Details → |
