ℹ

Zur Einordnung: Diese Plattform nutzt Unified Memory – die "VRAM" ist gemeinsamer System-RAM (APU/Superchip); das Modell teilt sich den Speicher mit dem System.

Generation56,83tok/s

Prefill1.123,31tok/s

Time to First Token10.037,00ms

Gesamtdauer34,58s

Concurrency5parallel

Einordnung im Feld

151von 347 Systemen

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

Dieser Lauf ist besser als 57 % aller vergleichbaren Systeme.

Generation 56,8 tok/s

-43 % vs Ø 100,2

Prefill 1.123,3 tok/s

-67 % vs Ø 3.396,8

Time to First Token 10.037 ms

-53 % vs Ø 21.178

Verteilung im Feld0 – 1.444 tok/s

Ø 100 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-20260723-045447-edeed3

1.295,3 tok/s

Ministral-3-14B-Reasoning-2512 gleiches ModellNVIDIA 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 GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-e8df4d

909,3 tok/s

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-14f178

873,7 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-1679c5

842,9 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260723-174504-2e256e

796,8 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-5656a1

784,5 tok/s

Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-4162ec

688,6 tok/s

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045448-81246f

655,8 tok/s

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-1d48c8

633,4 tok/s

Ministral-3-14B-Reasoning-2512 gleiches ModellNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-bde180

615,8 tok/s

Ministral-3-14B-Reasoning-2512 gleiches ModellNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260723-194447-d1331c

524,4 tok/s

Ministral-3-14B-Reasoning-2512 dieser LaufAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-142058-33784d

56,8 tok/s

Hardware

GPU: AMD Radeon 8060S Graphics
CPU: 32x AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S
RAM: 31 GB
Mainboard: Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX)

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantisierung: Q4_K_M
Betriebssystem: Ubuntu 24.04.2 LTS (Kernel 6.17.0-40-generic)
Treiber: ROCm 7.2.0
Modell: Ministral-3-14B-Reasoning-2512

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260723-142058-33784d

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Ministral-3-14B-Reasoning-2512 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260723-142058-33784d # GPU : AMD Radeon 8060S Graphics # CPU : 32x AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build-rocm/bin/llama-server \ -m /home/godcore/models/dl/Ministral-3-14B-Reasoning-2512-Q4_K_M.gguf \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --gpu-layers 99 \ --flash-attn on \ -c 26624 \ --parallel 12

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.	26624
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/home/godcore/models/dl/Ministral-3-14B-Reasoning-2512-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.	99
Flash Attention?FlashAttention fuer schnellere und speichersparende Attention. Wert on/off/auto je nach Build.	on
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

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Ministral-3-14B-Reasoning-2512 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

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 1.015,7 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 524,4 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 131,2 tok/s★ AMD Radeon 8060S Graphics 66,3 tok/s dieser Lauf

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 1.015,7 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 524,4 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 131,2 tok/s★ AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 66,3 tok/s dieser Lauf

MBnach Mainboard

unbekannt 1.015,7 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 131,2 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 66,3 tok/s dieser Lauf

ENGnach Engine

vLLM 1.015,7 tok/s★ llama.cpp 131,2 tok/s dieser Lauf

DRVnach Treiber

unbekannt 1.015,7 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 131,2 tok/s★ ROCm 7.2.0 66,3 tok/s dieser Lauf