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Qwen (Alibaba)

Qwen3-Coder-Next

Performancebenchmark · gemessen am 23.07.2026 03:18

Benchmark-IDrun-20260723-032012-8fbbc5
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)MoERuntime: llama.cppQuantisierung: Q4_K_M
Generation146,58tok/s
Prefill2.990,12tok/s
Time to First Token3.837,00ms
Gesamtdauer8,67s
Concurrency5parallel
Einordnung im Feld
297von 597 Systemen

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

Dieser Lauf ist besser als 50 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation 146,6 tok/s
-40 % vs Ø 244,1
Prefill 2.990,1 tok/s
-44 % vs Ø 5.353,8
Time to First Token 3.837 ms
-71 % vs Ø 13.148
Verteilung im Feld0 – 1.444 tok/s
Ø 244 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark?

gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-dc199d
1.443,9 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004604-1c9023
1.386,8 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA 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
Qwen3-Coder-Next dieser Lauf3× AMD Radeon AI PRO R9700 · run-20260723-032012-8fbbc5
146,6 tok/s

Hardware

GPU: 3x AMD Radeon AI PRO R9700 · 32 GB VRAM
CPU: 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores
RAM: 184 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantisierung: Q4_K_M
Betriebssystem: Ubuntu 26.04 LTS (Kernel 7.0.0-27-generic)
Treiber: AMD 7.0.0-27-generic
Modell: Qwen3-Coder-Next

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260723-032012-8fbbc5
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Coder-Next # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260723-032012-8fbbc5 # GPU : 3x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ llama-server \ -m unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Q4_K_M.gguf \ -ngl 999 \ -c 26624 \ --parallel 12 \ -a Qwen3-Coder-Next \ -sm layer \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000
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
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.Qwen3-Coder-Next
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.26624
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Q4_K_M.gguf
GPU-Layer?Anzahl der auf die GPU ausgelagerten Modell-Layer. Hoeher = mehr VRAM und schneller; der Rest laeuft auf der CPU. 999 = alles auf GPU.999
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.26624
Parallel?Anzahl paralleler Slots/Sequenzen, die der Server gleichzeitig bedient. Der Kontext wird auf die Slots aufgeteilt.12
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.Qwen3-Coder-Next
Split-Mode?Verteilung ueber mehrere GPUs: none (nur eine GPU), layer (Layer aufteilen) oder row (Tensoren zeilenweise).layer

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Qwen3-Coder-Next auf verschiedener Hardware

Alle veroeffentlichten Performance-Läufe dieses Modells – jede Blase eine Variante: Position = Prefill (X) × Generation (Y), Blasengröße = Anzahl Läufe. Näher oben rechts = schneller. ★ Gold markiert = dieser Benchmark.

GPUnach Grafikkarte

1721641561491412.4812.5862.6922.798Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Radeon AI PRO R9700 - 156,4 tok/s Generation, 2.639 tok/s Prefill, TTFT 2.584 ms (6 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Radeon AI PRO R97...
★ AMD Radeon AI PRO R9700 156,4 tok/s dieser Lauf

CPUnach Prozessor

1721641561491412.4812.5862.6922.798Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores - 156,4 tok/s Generation, 2.639 tok/s Prefill, TTFT 2.584 ms (6 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Ryzen Threadrippe...
★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 156,4 tok/s dieser Lauf

MBnach Mainboard

1721641561491412.4812.5862.6922.798Prefill (tok/s)Generation (tok/s)ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE - 156,4 tok/s Generation, 2.639 tok/s Prefill, TTFT 2.584 ms (6 Laufe) | DIESER LAUF★ ASUSTeK COMPUTER INC....
★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 156,4 tok/s dieser Lauf

ENGnach Engine

19914999,449,70,01.9532.3432.7333.123Prefill (tok/s)Generation (tok/s)vLLM - 22,7 tok/s Generation, 2.233 tok/s Prefill, TTFT 1.116 ms (2 Laufe)vLLMllama.cpp - 156,4 tok/s Generation, 2.842 tok/s Prefill, TTFT 3.318 ms (4 Laufe) | DIESER LAUF★ llama.cpp
★ llama.cpp 156,4 tok/s dieser LaufvLLM 22,7 tok/s

DRVnach Treiber

1721641561491412.4812.5862.6922.798Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD 7.0.0-27-generic - 156,4 tok/s Generation, 2.639 tok/s Prefill, TTFT 2.584 ms (6 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD 7.0.0-27-generic
★ AMD 7.0.0-27-generic 156,4 tok/s dieser Lauf