Runtime: vLLM
Quantisierung: AWQ
Betriebssystem: Ubuntu 26.04 LTS (Kernel 7.0.0-27-generic)
Treiber: AMD 7.0.0-27-generic
Modell: Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260723-114454-85ffe7

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260723-114454-85ffe7 # GPU : 3x AMD Radeon AI PRO R9700 # CPU : 32x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores # RAM : 184 GB bench@llm-benchmark:~$ vllm serve cyankiwi/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-AWQ-4bit \ --served-model-name Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking \ --tensor-parallel-size 1 \ --pipeline-parallel-size 3 \ --language-model-only \ --dtype auto \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.90 \ --trust-remote-code \ --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.	vllm
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.	Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	8192
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.	Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Tensor-Parallel?Anzahl GPUs, auf die JEDER einzelne Modell-Layer aufgeteilt wird (Tensor-Parallelitaet). Mehr GPUs = mehr VRAM und meist mehr Speed, aber die Anzahl der Attention-Heads muss durch diesen Wert teilbar sein (z.B. 32 Heads -> nur 1, 2, 4, 8 ... moeglich, NICHT 3).	1
Pipeline-Parallel?Anzahl GPUs, auf die die Modell-Layer der Reihe nach (als Pipeline) verteilt werden. Nutzt mehrere GPUs OHNE Teilbarkeits-Anforderung der Heads; erhoeht vor allem Kapazitaet und Durchsatz, die Latenz einer einzelnen Anfrage aber nicht zwingend.	3
Dtype?Zahlenformat der Modellgewichte bei der Berechnung (z.B. auto, float16, bfloat16). 'auto' waehlt automatisch das vom Modell empfohlene Format.	auto
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	8192
GPU-Speicher?Anteil des GPU-Speichers (0 bis 1), den vLLM belegen darf. 0.92 = 92 %. Hoeher = mehr Platz fuer den KV-Cache (mehr/laengere parallele Anfragen), aber groesseres Risiko fuer 'Out of Memory'.	0.90

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Modell-Vergleich

Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking 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

★ AMD Radeon AI PRO R9700 160,6 tok/s dieser Lauf

CPUnach Prozessor

★ AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 160,6 tok/s dieser Lauf

MBnach Mainboard

★ ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 160,6 tok/s dieser Lauf

ENGnach Engine

★ vLLM 160,6 tok/s dieser Lauf

DRVnach Treiber

★ AMD 7.0.0-27-generic 160,6 tok/s dieser Lauf