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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-it-assistant26BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 74,51 tok/s TG Prefill 867 · TTFT 23.582 ms | 10× | AMD Radeon 8060S GraphicsAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S · 31 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 2 | gemma-4-26B-A4B-it-assistant26BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 67,34 tok/s TG Prefill 795 · TTFT 12.430 ms | 5× | AMD Radeon 8060S GraphicsAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S · 31 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 3 | gemma-4-26B-A4B-it-assistant26BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 32,97 tok/s TG Prefill 777 · TTFT 2.545 ms | 1× | AMD Radeon 8060S GraphicsAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S · 31 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → |
