Contributed byMario AlkaOpenAIgpt-oss-20b
Performance benchmark · measured on 22.07.2026 22:05
Benchmark-ID
run-20260723-015519-f49ed9Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoE21BRuntime: llama.cppQuantisierung: Q4_K_M
Generation9,77tok/s
Prefill89,06tok/s
Time to First Token119.491,50ms
Total duration600,00s
Concurrency5parallel
Ranking in the field
536of 597 systems
Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s)
This run is better than 10 % of all comparable systems.
Generation
9,8 tok/s
-96 % vs Ø 244,1
Prefill
89,1 tok/s
-98 % vs Ø 5.353,8
Time to First Token
119.492 ms
+809 % vs Ø 13.148
Distribution in the field0 – 1.444 tok/s
Wie schlägt sich dieser Benchmark?
gpt-oss-20b same modelNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-dc199d
1.443,9 tok/s
gpt-oss-20b same modelNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004604-1c9023
1.386,8 tok/s
gpt-oss-20b same modelNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-edeed3
1.295,3 tok/s
Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004606-ebf474
1.070,6 tok/s
Qwen3-VL-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004607-c49303
1.028,5 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-eebab2
1.015,7 tok/s
Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-366dae
966,2 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004604-860045
961,5 tok/s
Codestral-22B-v0.1NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004612-002f8b
945,4 tok/s
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004615-7fac5f
924,8 tok/s
Qwen3-Omni-30B-A3B-ThinkingNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004611-a583d6
910,7 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-e8df4d
909,3 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004605-f9a3a1
906,0 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260724-004603-3aec22
901,9 tok/s
gpt-oss-20b this runKeine GPU (CPU-only) · run-20260723-015519-f49ed9
9,8 tok/s
Hardware
GPU: Keine GPU (CPU-only)
CPU: 51x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz
RAM: 504 GB
Mainboard: Dell Inc. PowerEdge R820
Setup
Runtime: llama.cpp
Quantization: Q4_K_M
Operating system: Ubuntu 24.04.3 LTS (Kernel 7.0.0-28-generic)
Model: gpt-oss-20b
Configuration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : gpt-oss-20b
# Engine : llama.cpp
# Run-ID : run-20260723-015519-f49ed9
# GPU : Keine GPU (CPU-only)
# CPU : 51x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz
# RAM : 504 GB
bench@llm-benchmark:~$ /opt/llama.cpp/build/bin/llama-server \
-m /opt/models/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
--host 10.220.231.216 \
--port 8081 \
--numa distribute \
-t 64 \
-tb 64 \
-c 8192
| Engine?Die Inferenz-Software, die das Modell ausliefert (z.B. vLLM oder llama.cpp). Sie bestimmt Geschwindigkeit, unterstuetzte Modellformate und welche Parameter ueberhaupt verfuegbar sind. | llamacpp |
| Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann. | 8192 |
| Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird. | /opt/models/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf |
| NUMA?NUMA-Optimierung fuer Multi-Socket-CPUs: distribute/isolate/numactl. Verbessert die Speicherlokalitaet. | distribute |
| Threads?Anzahl CPU-Threads fuer die Token-Generierung (Decode). | 64 |
| Batch-Threads?Anzahl CPU-Threads fuer Prompt-Verarbeitung und Batch (Prefill). | 64 |
| Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells. | 8192 |
Model comparison
gpt-oss-20b on various hardware
All published performance runs of this model – each bubble a variant: position = prefill (X) × generation (Y), bubble size = number of runs. Closer to the top right = faster. ★ Marked gold = this benchmark.
GPUby graphics card
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.443,9 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 1.386,8 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 797,2 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 340,5 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 173,3 tok/s★ CPU-only 14,5 tok/s this run
CPUby processor
AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.443,9 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 1.386,8 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 797,2 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 340,5 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 173,3 tok/s★ Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 14,5 tok/s this run
MBby mainboard
unbekannt 1.443,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 340,5 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 173,3 tok/s★ Dell Inc. PowerEdge R820 14,5 tok/s this run
ENGby engine
vLLM 1.443,9 tok/s★ llama.cpp 848,3 tok/s this run
DRVby driver
unbekannt 1.443,9 tok/sNVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 1.386,8 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 340,5 tok/sROCm 7.2.0 173,3 tok/s
Contributed by
Mario Alka Administrator
@marioalka
Gruender von godcore.de und Betreiber von llm-benchmark.de. Ich teste KI-Sprachmodelle auf echter Hardware, messe Tempo (Token/s) und Aufgaben-Qualitaet und teile die Ergebnisse offen und reproduzierbar.