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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 | Qwen3.6-27B27BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 532,52 tok/s TG Prefill 3.040 · TTFT 21.374 ms | 10× | NVIDIA GeForce RTX 5090AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor · 126 GB RAM | llama.cppcodex_cliQ4_K_M | Details → | |
| 2 | Qwen3.6-27B27BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 282,12 tok/s TG Prefill 2.726 · TTFT 7.017 ms | 5× | NVIDIA GeForce RTX 5090AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor · 126 GB RAM | llama.cppcodex_cliQ4_K_M | Details → | |
| 3 | Qwen3.6-27B27BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 74,70 tok/s TG Prefill 1.851 · TTFT 1.045 ms | 1× | NVIDIA GeForce RTX 5090AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor · 126 GB RAM | llama.cppcodex_cliQ4_K_M | Details → |
