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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 | Mistral-Small-24B-Instruct-2501Mistral AI PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 153,12 tok/s TG Prefill 4.348 · TTFT 7.017 ms | 10× | 2x AMD Radeon RX 7900 XTX i4x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 2 | Mistral-Small-24B-Instruct-2501Mistral AI PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 86,87 tok/s TG Prefill 3.428 · TTFT 3.916 ms | 5× | 2x AMD Radeon RX 7900 XTX i4x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 3 | Mistral-Small-24B-Instruct-2501Mistral AI PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 38,51 tok/s TG Prefill 1.549 · TTFT 1.390 ms | 1× | 2x AMD Radeon RX 7900 XTX i4x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → |