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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 | gemma-4-E2B-it5BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 54,70 tok/s TG Prefill 3.624 · TTFT 5.459 ms | 10× | 2x NVIDIA GeForce RTX 20604x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ8_0 | Details → | |
| 2 | gemma-4-E2B-it5BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 50,91 tok/s TG Prefill 3.620 · TTFT 2.732 ms | 5× | 2x NVIDIA GeForce RTX 20604x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ8_0 | Details → | |
| 3 | gemma-4-E2B-it5BGoogle PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 37,14 tok/s TG Prefill 2.500 · TTFT 791 ms | 1× | 2x NVIDIA GeForce RTX 20604x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4657L v2 @ 2.40GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ8_0 | Details → |