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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-4-26B-A4B-it26BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 397,18 tok/s TG Prefill 3.476 · TTFT 5.916 ms | 10× | NVIDIA GeForce RTX 3090 TiAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor · 30 GB RAM | llamacpp | Details → | |
| 2 | Gemma-4-26B-A4B-it26BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 287,13 tok/s TG Prefill 3.082 · TTFT 3.211 ms | 5× | NVIDIA GeForce RTX 3090 TiAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor · 30 GB RAM | llamacpp | Details → | |
| 3 | Gemma-4-26B-A4B-it26BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 125,87 tok/s TG Prefill 3.206 · TTFT 618 ms | 1× | NVIDIA GeForce RTX 3090 TiAMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor · 30 GB RAM | llamacpp | Details → |
