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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
1Qwen3.8-Flash-Next180BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)
25,97 tok/s TG
Prefill 204 · TTFT 110.341 ms
10×2x NVIDIA RTX A6000AMD EPYC 7203P 8-Core Processorllama.cppgodclawQ4_K_XL
2Qwen3.8-Flash-Next180BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)
19,36 tok/s TG
Prefill 158 · TTFT 64.302 ms
5×2x NVIDIA RTX A6000AMD EPYC 7203P 8-Core Processorllama.cppgodclawQ4_K_XL
3Qwen3.8-Flash-Next180BQwen (Alibaba) PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)
8,95 tok/s TG
Prefill 94 · TTFT 24.951 ms
1×2x NVIDIA RTX A6000AMD EPYC 7203P 8-Core Processorllama.cppgodclawQ4_K_XL