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Ranglisten
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 | glm-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 RAM | vLLMgodclawAWQ | Details → |
