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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
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Messwert:
#Modell / HerstellerMesswerteParallelGPU / CPU / RAMRuntime
1glm-4.7-flashZ.ai (Zhipu) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)
48,92 tok/s TG
Prefill 4.055 · TTFT 536 ms
1×NVIDIA GB10 (DGX Spark)NVIDIA Grace · 120 GB RAMvLLMgodclawAWQ