Mistral AI
Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
Performancebenchmark · gemessen am 23.07.2026 13:28
Benchmark-ID
run-20260723-142100-30c3b9Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)Dense24BRuntime: llama.cppQuantisierung: Q4_K_M
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.
Generation31,25tok/s
Prefill938,92tok/s
Time to First Token14.944,00ms
Gesamtdauer52,32s
Concurrency5parallel
Einordnung im Feld
215von 347 Systemen
Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)
Dieser Lauf ist besser als 38 % aller vergleichbaren Systeme.
Generation
31,3 tok/s
-69 % vs Ø 100,2
Prefill
938,9 tok/s
-72 % vs Ø 3.396,8
Time to First Token
14.944 ms
-29 % vs Ø 21.178
Verteilung im Feld0 – 1.444 tok/s
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-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 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-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-bde180
615,8 tok/s
Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260723-194447-d1331c
524,4 tok/s
Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 dieser LaufAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260723-142100-30c3b9
31,3 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: Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
Konfiguration
# LLM-Benchmark Konfiguration
# Modell : Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
# Engine : llama.cpp
# Run-ID : run-20260723-142100-30c3b9
# 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/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-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/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-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 |
Modell-Vergleich
Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 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 73,6 tok/s★ AMD Radeon 8060S Graphics 31,3 tok/s dieser Lauf
CPUnach Prozessor
AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 73,6 tok/s★ AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 31,3 tok/s dieser Lauf
MBnach Mainboard
ASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 73,6 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 31,3 tok/s dieser Lauf
ENGnach Engine
★ llama.cpp 73,6 tok/s dieser LaufvLLM 15,0 tok/s
DRVnach Treiber
AMD 7.0.0-27-generic 73,6 tok/s★ ROCm 7.2.0 31,3 tok/s dieser Lauf
