🏆
Ranglisten
LLM Leaderboard
Reale Messergebnisse aller getesteten Sprachmodelle auf echter, benannter Hardware – bewertet nach roher Geschwindigkeit (Performance in Token pro Sekunde, Prefill und Zeit bis zum ersten Token) und nach praktischer Aufgaben-Qualität in vollständigen Agenten- und Chat-Abläufen (Harness). Wähle unten einen Benchmark-Typ oder filtere nach Modell, Hersteller und Hardware, um genau zu sehen, was jeweils geprüft wird und wie die Ergebnisse zustande kommen.
⚡ Performance (tok/s)🤖 Harness-Qualität👥 Concurrency🖥️ echte Hardware
| # | Modell / Hersteller | Messwerte | Parallel | GPU / CPU / RAM | Runtime | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MiniMax-M2.7MiniMax PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 16,91 tok/s TG Prefill 333 · TTFT 42.160 ms | 5× | 3x AMD Radeon AI PRO R970032x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores · 184 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 2 | MiniMax-M2.7MiniMax PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 16,78 tok/s TG Prefill 437 · TTFT 77.451 ms | 10× | 3x AMD Radeon AI PRO R970032x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores · 184 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 3 | MiniMax-M2.7MiniMax PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 3,00 tok/s TG Prefill 139 · TTFT 15.493 ms | 1× | 3x AMD Radeon AI PRO R970032x AMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores · 184 GB RAM | llama.cppgodclawUD-Q4_K_M | Details → |
