# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260724-004603-3aec22 # GPU : NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti # CPU : 32x AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics # RAM : 92 GB bench@llm-benchmark:~$ /opt/vllm-venv/bin/python3 /opt/vllm-venv/bin/vllm serve cyankiwi/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-AWQ-4bit \ --served-model-name Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 \ --dtype auto \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.83 \ --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.	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
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.	Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
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'.	0.83

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Model comparison

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 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 961,5 tok/sNVIDIA GeForce RTX 5090 909,3 tok/s★ NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 901,9 tok/s dieser LaufAMD Radeon AI PRO R9700 191,9 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 107,6 tok/sCPU-only 7,1 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 961,5 tok/sAMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 909,3 tok/s★ AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 901,9 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 191,9 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 107,6 tok/sIntel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz 7,1 tok/s

MBnach Mainboard

unbekannt 961,5 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 191,9 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 107,6 tok/sDell Inc. PowerEdge R820 7,1 tok/s

ENGnach Engine

★ vLLM 961,5 tok/s dieser Laufllama.cpp 475,0 tok/s

DRVnach Treiber

unbekannt 961,5 tok/sNVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 909,3 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 191,9 tok/sROCm 7.2.0 107,6 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.