LLM-prestaties in 2026: Benchmarks, bottlenecks en optimalisatie
LLM-prestaties gaan verder dan alleen het bezit van een krachtige GPU. Afleessnelheid, latentie en kostenefficiëntie hangen af van beperkingen in de gehele stack:
- Modelgrootte en kwantisatie
- VRAM-capaciteit en geheugenbandbreedte
- Contextlengte en promptgrootte
- Runtime-scheduling en batching
- CPU-kernbenutting
- Systeemtopologie (PCIe-lanes, NUMA, etc.)
Deze hub biedt een overzicht van diepgaande analyses over hoe grote taalmodellen zich gedragen onder echte werklasten — en hoe ze te optimaliseren.
Wat LLM-prestaties werkelijk betekenen
Prestaties zijn multidimensionaal.
Doorvoer versus Latentie
- Doorvoer = tokens per seconde over meerdere verzokken heen
- Latentie = tijd tot het eerste token + totale responstijd
De meeste echte systemen moeten een balans vinden tussen beide.
De volgorde van beperkingen
In de praktijk treden bottlenecks meestal in deze volgorde op:
- VRAM-capaciteit
- Geheugenbandbreedte
- Runtime-scheduling
- Grootte van het contextvenster
- CPU-overhead
Begrijpen welke beperking u tegenkomt, is belangrijker dan “hardware upgraden”.
Ollama Runtime-prestaties
Ollama wordt veel gebruikt voor lokale afleiding. Het gedrag onder belasting is essentieel om te begrijpen.
CPU-kernscheduling
Parallelle verzoekverwerking
Gedrag van geheugentoewijzing
Runtime-problemen met gestructureerde output
Hardwarebeperkingen die ertoe doen
Niet alle prestatieproblemen zijn GPU-berekeningsproblemen.
Effecten van PCIe en topologie
Trends in gespecialiseerde berekeningen
Benchmarks en modelvergelijkingen
Benchmarks moeten een besliskwestie beantwoorden.
Vergelijkingen van hardwareplatforms
Real-world testen met 16 GB VRAM
Consumentengpu’s met 16 GB zijn een veelvoorkomend knelpunt voor modelfit, KV-cache-grootte en of lagen op het apparaat blijven. De onderstaande artikelen gaan over dezelfde hardwareklasse, maar verschillende stacks — de runtime van Ollama versus llama.cpp met expliciete contextscans — zodat u de effecten van “scheduler en verpakking” kunt scheiden van ruwe doorvoer en VRAM-reserve.
- Kies de beste LLM voor Ollama op een GPU met 16 GB VRAM
- LLM-benchmarks met 16 GB VRAM met llama.cpp (snelheid en context)
Benchmarks voor modelsnelheid en -kwaliteit
- Agentic inferentieparameters — Qwen en Gemma
- Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
- Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
- Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo
Gestructureerde outputs en validatie
Capaciteitsspanningstests
Optimalisatiehandleiding
Prestatietuning moet stapsgewijs gebeuren.
Stap 1 — Laat het passen
- Verminder de modelgrootte
- Gebruik kwantisatie
- Beperk het contextvenster
Stap 2 — Stabiliseer de latentie
- Verminder de prefill-kosten
- Vermijd onnodige herpogingen
- Valideer gestructureerde outputs vroeg
Stap 3 — Verbeter de doorvoer
- Verhoog batching
- Stel concurrentie af
- Gebruik bij nodig runtimes die gericht zijn op serving
Als uw bottleneck een hostingstrategie is in plaats van runtime-gedrag, zie:
Veelgestelde vragen
Waarom is mijn LLM langzaam, zelfs op een sterke GPU?
Vaak is het geheugenbandbreedte, contextlengte of runtime-scheduling — niet ruwe rekencapaciteit.
Wat is belangrijker: VRAM-grootte of GPU-model?
VRAM-capaciteit is meestal de eerste harde beperking. Als het niet past, maakt niets anders uit.
Waarom daalt de prestatie bij concurrentie?
Wachtrijen, resource-concurrentie en schedulerlimieten veroorzaken degradatiecurves.
Slotgedachten
LLM-prestaties zijn engineering, geen gokwerk.
Meet doelgericht.
Begrijp beperkingen.
Optimaliseer op basis van bottlenecks, niet van aannames.
