LLM-prestaties in 2026: benchmarks, bottlenecks & optimalisatie

LLM-prestaties zijn niet alleen afhankelijk van een krachtige GPU. Inference-snelheid, latentie en kosten-efficiëntie hangen af van beperkingen over de hele stack:

• Modelgrootte en kwantificatie
• VRAM-capaciteit en geheugensnelheid
• Contextlengte en promptgrootte
• Runtime-schedulering en batchverwerking
• CPU-kerngebruik
• Systeemtopologie (PCIe-lanes, NUMA, enz.)

Deze hub organiseert diepgaande analyses van hoe grote taalmodellen zich gedragen onder echte belastingen — en hoe je ze kunt optimaliseren.

---

Wat LLM-prestaties Echt Betekenen

Prestaties zijn multidimensionaal.

Doorvoer versus Latentie

• Doorvoer = tokens per seconde over veel aanvragen
• Latentie = tijd tot eerste token + totale responsduur

De meeste echte systemen moeten beide balanceren.

De Beperkingenvolgorde

In de praktijk verschijnen knelpunten meestal in deze volgorde:

1. VRAM-capaciteit
2. Geheugensnelheid
3. Runtime-schedulering
4. Contextvensteromvang
5. CPU-overhead

Het begrijpen van welke beperking je raakt is belangrijker dan “hardware upgraden”.

---

Ollama Runtime Prestaties

Ollama wordt veel gebruikt voor lokale inference. Het gedrag onder belasting is essentieel om te begrijpen.

CPU-kernschedulering

• Test: Hoe Ollama Intel CPU-prestaties en efficiënte kernen gebruikt

Parallelle Aanvraagverwerking

• Hoe Ollama Parallelle Aanvragen Verwerkt

Geheugenallocatiegedrag

• Geheugenallocatie in Ollama (Nieuwe Versie)

Structuuruitvoer Runtimeproblemen

• Ollama GPT-OSS Structuuruitvoerproblemen

---

Belangrijke Hardwarebeperkingen

Niet alle prestatieproblemen zijn GPU-rekenproblemen.

PCIe & Topologieffecten

• LLM-prestaties en PCIe-lanes

Gespecialiseerde Rekentrends

• LLM ASICs Explained

---

Benchmarks & Modelvergelijkingen

Benchmarks moeten een beslissingsvraag beantwoorden.

Hardwareplatformvergelijkingen

• DGX Spark vs Mac Studio vs RTX 4080

16GB VRAM Werkelijkheidstesten

• Kies Beste LLM voor Ollama op 16GB VRAM GPU

Model Snelheid & Kwaliteitsbenchmarks

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

Capaciteitsstressproeven

• LLM Samenvattingsvermogen
• Logische Foutenproeven en LLM-snelheidsmijnstukken

---

Optimalisatiehandboek

Prestatiesoptimalisatie moet stapsgewijs gebeuren.

Stap 1 — Laat het Passen

• Verminder modelgrootte
• Gebruik kwantificatie
• Beperk contextvenster

Stap 2 — Stabiliseer Latentie

• Verminder prefillkosten
• Vermijd onnodige herproeven
• Valideer gestructureerde uitvoer vroeg

Stap 3 — Verbeter Doorvoer

• Verhoog batchverwerking
• Stel concurrentie in
• Gebruik serveergerichte runtime wanneer nodig

Als je knelpunt in hostingstrategie ligt in plaats van runtimegedrag, zie:

• LLM-hostinggids

---

Vaak Gestelde Vragen

Waarom is mijn LLM traag zelfs op een krachtige GPU?

Het is vaak geheugensnelheid, contextlengte of runtime-schedulering — niet zuivere rekenkracht.

Wat is belangrijker: VRAM-grootte of GPU-model?

VRAM-capaciteit is meestal de eerste harde beperking. Als het niet past, speelt niets anders een rol.

Waarom daalt de prestatie onder concurrentie?

Wachtrijen, hulpbroncontrole en schedulerlimieten veroorzaken afnamecurven.

---

Eindgedachten

LLM-prestaties zijn techniek, geen gokken.

Meet met opzet.
Begrijp beperkingen.
Optimaliseer op basis van knelpunten — niet op aannames.