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Contributed byMario AlkaMistral AI

Devstral-Small-2507

Performance benchmark · measured on 23.07.2026 23:13

Benchmark-IDrun-20260724-004608-9e5a73
Timebench 3 - Kombi (Prefill + Generation)Dense24BRuntime: llama.cppQuantisierung: Q4_K_M
Generation245,77tok/s
Prefill5.542,47tok/s
Time to First Token356,50ms
Total duration3,39s
Concurrency1parallel
Ranking in the field
228of 597 systems

Performance benchmark · Primary metric: Generation-Speed (tok/s)

This run is better than 62 % of all comparable systems.
Generation 245,8 tok/s
+1 % vs Ø 244,1
Prefill 5.542,5 tok/s
+4 % vs Ø 5.353,8
Time to First Token 357 ms
-97 % vs Ø 13.148
Distribution in the field0 – 1.444 tok/s
Ø 244 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-20260724-004604-1c9023
1.386,8 tok/s
gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-edeed3
1.295,3 tok/s
Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004606-ebf474
1.070,6 tok/s
Qwen3-VL-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004607-c49303
1.028,5 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 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004604-860045
961,5 tok/s
Codestral-22B-v0.1NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004612-002f8b
945,4 tok/s
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004615-7fac5f
924,8 tok/s
Qwen3-Omni-30B-A3B-ThinkingNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004611-a583d6
910,7 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-e8df4d
909,3 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004605-f9a3a1
906,0 tok/s
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260724-004603-3aec22
901,9 tok/s
Devstral-Small-2507 this runNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · run-20260724-004608-9e5a73
245,8 tok/s

Hardware

GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti · 24 GB VRAM
CPU: 32x AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics
RAM: 92 GB

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantization: Q4_K_M
Model: Devstral-Small-2507

Configuration

benchmark-konfiguration — run-20260724-004608-9e5a73
# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Devstral-Small-2507 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260724-004608-9e5a73 # GPU : NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti # CPU : 32x AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics # RAM : 92 GB bench@llm-benchmark:~$ /root/llama.cpp/build/bin/llama-server \ -m /root/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--gpt-oss-20b-GGUF/snapshots/d449b42d93e1c2c7bda5312f5c25c8fb91dfa9b4/gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf \ -a gpt-oss-20b \ --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
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.gpt-oss-20b
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./root/.cache/huggingface/hub/models--unsloth--gpt-oss-20b-GGUF/snapshots/d449b42d93e1c2c7bda5312f5c25c8fb91dfa9b4/gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.gpt-oss-20b
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

All benchmarks of this model To leaderboard

Model comparison

Devstral-Small-2507 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

6074553031520,06012.7714.9407.110Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Radeon AI PRO R9700 - 33,9 tok/s Generation, 1.726 tok/s Prefill, TTFT 2.112 ms (6 Laufe)AMD Radeon AI PRO R97...NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti - 471,8 tok/s Generation, 5.985 tok/s Prefill, TTFT 1.717 ms (12 Laufe) | DIESER LAUF★ NVIDIA GeForce RTX 30...
★ NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 471,8 tok/s this runAMD Radeon AI PRO R9700 33,9 tok/s

CPUby processor

6074553031520,06012.7714.9407.110Prefill (tok/s)Generation (tok/s)AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores - 33,9 tok/s Generation, 1.726 tok/s Prefill, TTFT 2.112 ms (6 Laufe)AMD Ryzen Threadrippe...AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics - 471,8 tok/s Generation, 5.985 tok/s Prefill, TTFT 1.717 ms (12 Laufe) | DIESER LAUF★ AMD Ryzen 9 8945HX wi...
★ AMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 471,8 tok/s this runAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 33,9 tok/s

MBby mainboard

6074553031520,06012.7714.9407.110Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 471,8 tok/s Generation, 5.985 tok/s Prefill, TTFT 1.717 ms (12 Laufe)unbekanntASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE - 33,9 tok/s Generation, 1.726 tok/s Prefill, TTFT 2.112 ms (6 Laufe)ASUSTeK COMPUTER INC....
unbekannt 471,8 tok/sASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 33,9 tok/s

ENGby engine

5194954724484254.6254.8225.0195.215Prefill (tok/s)Generation (tok/s)llama.cpp - 471,8 tok/s Generation, 4.920 tok/s Prefill, TTFT 1.848 ms (18 Laufe) | DIESER LAUF★ llama.cpp
★ llama.cpp 471,8 tok/s this run

DRVby driver

6074553031520,06012.7714.9407.110Prefill (tok/s)Generation (tok/s)unbekannt - 471,8 tok/s Generation, 5.985 tok/s Prefill, TTFT 1.717 ms (12 Laufe)unbekanntAMD 7.0.0-27-generic - 33,9 tok/s Generation, 1.726 tok/s Prefill, TTFT 2.112 ms (6 Laufe)AMD 7.0.0-27-generic
unbekannt 471,8 tok/sAMD 7.0.0-27-generic 33,9 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.