🏆
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 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 7,97 tok/s TG Prefill 72 · TTFT 153.653 ms | 5× | Keine GPU (CPU-only)51x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 2 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 4,94 tok/s TG Prefill 41 · TTFT 62.079 ms | 1× | Keine GPU (CPU-only)51x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → | |
| 3 | NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4BNVIDIA PerformancebenchmarkTimebench 3 - Kombi (Prefill + Generation) | 0,25 tok/s TG Prefill 75 · TTFT 202.135 ms | 10× | Keine GPU (CPU-only)51x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-4620 v2 @ 2.60GHz · 504 GB RAM | llama.cppgodclawQ4_K_M | Details → |
