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對比每一台機器。 速度取決於頻寬。

每產生一個 token 都要從 GPU 記憶體讀取一遍模型權重,所以每秒 token 數大致等於記憶體頻寬除以模型在記憶體中的大小。

記憶體最快的排在前面。

機器顯示記憶體每張 GPU 頻寬外形
H200 NVL141 GB HBM3e4.8 TB/s4U rack
RTX PRO 6000 Server Edition96 GB GDDR71.6 TB/s4U rack
RTX 509032 GB GDDR71.8 TB/sProsumer tower
Workstation RTX 509032 GB GDDR71.8 TB/sWorkstation tower
B300288 GB HBM3e8 TB/sHGX 機架

H200 NVL · RTX PRO 6000 Server Edition · RTX 5090 · Workstation RTX 5090 · B300

實測速度。

開放模型的每秒 token 數與首個 token 延遲,每種硬體一行。每行最快的一次執行用的是不同的模型,所以請在同一行內比較,而非跨行比較。

這些是註明來源的社群執行結果,不是 B3IQ 整機的測量。此處未發佈 B3IQ 工作負載基準;請在預計使用的配置上驗證模型、精度、上下文和並行。

硬體模型最快一次首個 token
H200 SXMQwen3.5-122B-A10B-FP8878.38 tok/s491 ms
H200 SXMMiniMax-M2.5503.74 tok/s368 ms
H200 SXMMiniMax-M2.1499.2 tok/s417 ms
H200 SXMMiniMax-M2.7495.88 tok/s349 ms
H200 SXMMiniMax-M2492.6 tok/s390 ms
H200 NVLQwen3.5-0.8B-Base2665.14 tok/s143 ms
H200 NVLMiniMax-M2.7338.89 tok/s570 ms
H200 NVLMiniMax-M2.5333.93 tok/s375 ms
H200 NVLMiniMax-M2.1332.9 tok/s642 ms
H200 NVLMiniMax-M2302.51 tok/s727 ms
RTX PRO 6000 BlackwellGemma-4-26B-A4B-NVFP41048 tok/s—
RTX PRO 6000 BlackwellQwen3.6-35B-A3B-NVFP4506.2 tok/s113.4 ms
RTX 3090LFM2.5-8B-A1B-GGUF302.9 tok/s144.2 ms
Radeon AI Pro R9700Qwen2.5-7B1405.39 tok/s270.64 ms
Radeon AI Pro R9700gpt-oss-20b991.1 tok/s175.4 ms
Radeon AI Pro R9700Qwen3.5-9B371.8 tok/s63.2 ms
Radeon AI Pro R9700Qwen3.5-27B286.64 tok/s110.63 ms
RTX 5090NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16285.6 tok/s200 ms
RTX A5000gemma-3-1b-it-GGUF325.19 tok/s—
RTX A5000Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF320.55 tok/s—
RX 7900 XTXQwen3.5-9B576.85 tok/s82.93 ms
RX 7900 XTXQwen3.5-0.8B-Q8_0.gguf346.22 tok/s—

https://www.localmaxxing.com — community-submitted local LLM benchmarks · 2026-05-31T03:17:06.105Z

下一步:哪些模型放得下