LLM-Leistung im Jahr 2026: Benchmarks, Engpässe und Optimierung

LLM-Performance
ist nicht nur eine Frage des Einsatzes einer leistungsstarken GPU. Die Inferenzgeschwindigkeit, die Latenz und die Kosteneffizienz hängen von Einschränkungen über die gesamte Stack-Struktur ab:

• Modellgröße und Quantisierung
• VRAM-Kapazität und Speicherbandbreite
• Kontextlänge und Promptgröße
• Laufzeitplanung und Batching
• Auslastung der CPU-Kerne
• Systemtopologie (PCIe-Lanes, NUMA usw.)

Dieser Hub organisiert tiefgehende Analysen, wie große Sprachmodelle unter realen Workloads verhalten — und wie sie optimiert werden können.

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Was LLM-Performance wirklich bedeutet

Performance ist multidimensional.

Durchsatz vs. Latenz

• Durchsatz = Token pro Sekunde über viele Anfragen
• Latenz = Zeit bis zum ersten Token + Gesamtantwortzeit

Die meisten realen Systeme müssen beide Aspekte ausbalancieren.

Die Reihenfolge der Einschränkungen

In der Praxis treten Engpässe in dieser Reihenfolge auf:

1. VRAM-Kapazität
2. Speicherbandbreite
3. Laufzeitplanung
4. Kontextfenstergröße
5. CPU-Overhead

Das Verständnis dafür, welche Einschränkung Sie treffen, ist wichtiger als „Hardware upzurüsten“.

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Ollama-Laufzeitleistung

Ollama wird häufig für lokale Inferenz verwendet. Sein Verhalten unter Last ist entscheidend zu verstehen.

CPU-Kernplanung

• Test: Wie Ollama Intel CPU-Performance und Effiziente Kerne nutzt

Verarbeitung paralleler Anfragen

• Wie Ollama parallelle Anfragen verarbeitet

Speicherverteilungsverhalten

• Speicherverteilung in Ollama (Neue Version)

Strukturierte Ausgabelaufzeitprobleme

• Strukturierte Ausgabeprobleme in Ollama GPT-OSS

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Wichtige Hardware-Einschränkungen

Nicht alle Leistungsprobleme sind GPU-Computeprobleme.

PCIe & Topologieeffekte

• LLM-Performance und PCIe-Lanes

Spezialisierte Computetrends

• LLM-ASICs erklärt

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Benchmarks & Modellvergleiche

Benchmarks sollten eine Entscheidungsfrage beantworten.

Hardwareplattformvergleiche

• DGX Spark vs. Mac Studio vs. RTX 4080

Real-World-Test mit 16 GB VRAM

• Bestes LLM für Ollama auf 16 GB VRAM-GPU

Modellgeschwindigkeit & Qualität Benchmarks

• Qwen3 30B vs. GPT-OSS 20B
• Gemma2 vs. Qwen2 vs. Mistral Nemo 12B
• Mistral Small vs. Gemma2 vs. Qwen2.5 vs. Mistral Nemo

Fähigkeitsstress tests

• Fähigkeiten zum Zusammenfassen von LLMs
• Logische Fehlschlüsse Tests und Mythen über LLM-Geschwindigkeit

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Optimierungsplaybook

Performance-Tuning sollte schrittweise erfolgen.

Schritt 1 — Passend machen

• Modellgröße reduzieren
• Quantisierung nutzen
• Kontextfenster begrenzen

Schritt 2 — Latenz stabilisieren

• Prefill-Kosten reduzieren
• Unnotwendige Wiederholungen vermeiden
• Strukturierte Ausgaben früh validieren

Schritt 3 — Durchsatz verbessern

• Batching erhöhen
• Konkurrenz einstellen
• Bei Bedarf Laufzeiten mit Fokus auf Serving nutzen

Wenn Ihr Engpass in der Hosting-Strategie und nicht im Laufzeitverhalten liegt, siehe:

• LLM-Hosting-Leitfaden

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Häufig gestellte Fragen

Warum ist mein LLM auch auf einer starken GPU langsam?

Oft sind es Speicherbandbreite, Kontextlänge oder Laufzeitplanung — nicht die reine Rechenleistung.

Was zählt mehr: VRAM-Größe oder GPU-Modell?

Die VRAM-Kapazität ist in der Regel die erste harte Einschränkung. Wenn das Modell nicht passt, spielt alles andere keine Rolle.

Warum fällt die Leistung unter Konkurrenz?

Warteschlangen, Ressourcenkonkurrenz und Scheduler-Grenzen führen zu Degradationskurven.

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Schlussgedanken

LLM-Performance ist Ingenieursarbeit, nicht Ratespiel.

Messung mit Absicht.
Einschränkungen verstehen.
Optimierung basierend auf Engpässen — nicht auf Annahmen.