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Qwen (Alibaba)

Qwen3.6-35B-A3B

Performancebenchmark · gemessen am 22.07.2026 19:33

Benchmark-IDrun-20260722-173832-591d47
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE35BRuntime: vLLMQuantisierung: AWQ
Generation33,19tok/s
Prefill2.766,53tok/s
Time to First Token1.132,00ms
Gesamtdauer59,62s
Concurrency1parallel
Einordnung im Feld
71von 140 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)

Dieser Lauf ist besser als 50 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 33,2 tok/s
-19 % vs Ø 41,1
Prefill 2.766,5 tok/s
-1 % vs Ø 2.784,3
Time to First Token 1.132 ms
-64 % vs Ø 3.177
Verteilung im Feld1 – 148 tok/s
Ø 41 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark?

Hardware

GPU: 3x AMD Radeon AI PRO R9700 · 32 GB VRAM
CPU: 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores
RAM: 184 GB

Setup

Runtime: vLLM
Quantisierung: AWQ
Modell: Qwen3.6-35B-A3B

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260722-173832-591d47
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3.6-35B-A3B # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260722-173832-591d47 # GPU : 3x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ /opt/python/bin/python /opt/python/bin/vllm serve cyankiwi/Qwen3.6-35B-A3B-AWQ-4bit \ --served-model-name Qwen3.6-35B-A3B \ --tensor-parallel-size 1 \ --pipeline-parallel-size 3 \ --dtype auto \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.90 \ --trust-remote-code \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000
Enginevllm
ModellaliasQwen3.6-35B-A3B
Kontextlaenge8192
AliasQwen3.6-35B-A3B
Tensor-Parallel1
Pipeline-Parallel3
Dtypeauto
Kontext8192
GPU-Speicher0.90
Trust-Remote-Codeaktiv

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