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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 | Qwen3.8-27B27BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 117,36 tok/s TG Prefill 1.455 · TTFT 15.755 ms | 10× | AMD Radeon AI PRO R9700AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor · 31 GB RAM | llama.cppopenclaw_cliQ4_K_M | Details → | |
| 2 | Qwen3.8-27B27BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 64,07 tok/s TG Prefill 985 · TTFT 10.349 ms | 5× | AMD Radeon AI PRO R9700AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor · 31 GB RAM | llama.cppopenclaw_cliQ4_K_M | Details → | |
| 3 | Qwen3.8-27B27BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 26,39 tok/s TG Prefill 886 · TTFT 2.232 ms | 1× | AMD Radeon AI PRO R9700AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor · 31 GB RAM | llama.cppopenclaw_cliQ4_K_M | Details → |