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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 | Qwen3-1.7B1.7BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 492,68 tok/s TG Prefill 18.535 · TTFT 1.471 ms | 10× | AMD Radeon AI PRO R9700AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor · 31 GB RAM | llama.cppopenclaw_cliQ8_0 | Details → | |
| 2 | Qwen3-1.7B1.7BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 320,89 tok/s TG Prefill 13.760 · TTFT 902 ms | 5× | AMD Radeon AI PRO R9700AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor · 31 GB RAM | llama.cppopenclaw_cliQ8_0 | Details → | |
| 3 | Qwen3-1.7B1.7BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 156,39 tok/s TG Prefill 9.842 · TTFT 248 ms | 1× | AMD Radeon AI PRO R9700AMD Ryzen 3 3100 4-Core Processor · 31 GB RAM | llama.cppopenclaw_cliQ8_0 | Details → |
