# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Magistral-Small-2509 # Engine : vLLM # Run-ID : run-20260724-004604-d065ac # GPU : NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition # CPU : 32x AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor # RAM : 92 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/minimax-vllm-nightly/.venv/bin/python /home/godcore/minimax-vllm-nightly/.venv/bin/vllm serve cyankiwi/Magistral-Small-2509-AWQ-4bit \ --served-model-name Magistral-Small-2509 \ --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.	Magistral-Small-2509
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.	Magistral-Small-2509
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

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

Magistral-Small-2509 on various hardware

All published performance runs of this model – each bubble a variant: position = prefill (X) × generation (Y), bubble size = number of runs. Closer to the top right = faster. ★ Marked gold = this benchmark.

GPUby graphics card

★ NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 726,9 tok/s this runNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 474,0 tok/sAMD Radeon AI PRO R9700 81,4 tok/sAMD Radeon 8060S Graphics 37,6 tok/s

CPUby processor

★ AMD Ryzen 9 9950X 16-Core Processor 726,9 tok/s this runAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 474,0 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 81,4 tok/sAMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 37,6 tok/s

MBby mainboard

unbekannt 726,9 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 81,4 tok/sMeigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 37,6 tok/s

ENGby engine

★ vLLM 726,9 tok/s this runllama.cpp 474,0 tok/s

DRVby driver

unbekannt 726,9 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 81,4 tok/sROCm 7.2.0 37,6 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.