LLM Inference Benchmark Explorer
Qwen3.8-27B op RTX PRO 6000 — BF16, vLLM, TP1, speculatieve decodering k=3 inferentiebenchmark
Open deze configuratie in de LLM Inference Benchmark Explorer
| Model | Qwen3.8-27B |
|---|---|
| Parameters | 27B |
| Intelligence Index | 33.7 |
| Agentic Index | 45.8 |
| Apparaat | RTX PRO 6000 |
| Kwantisatie | BF16 |
| Max C | 32 |
| Chatcapaciteit | 31 |
| Agentische capaciteit | 10 |
| TP | — |
| DP | — |
| PP | — |
| Engine | vLLM |
| Speculatieve decodering | Ja |
| C | TTFT (ms) | TPS (tok/s) | Status |
|---|---|---|---|
| 1 | 104 | 65.37 | PASS |
| 2 | 158 | 62.88 | PASS |
| 4 | 179 | 57.38 | PASS |
| 8 | 212 | 50.30 | PASS |
| 16 | 264 | 43.42 | PASS |
| 32 | 385 | 31.96 | PASS |
| 64 | 2698 | 16.91 | FAIL |
| 128 | 10272 | 8.66 | FAIL |
In deze meting bereikte Qwen3.8-27B (27B parameters), aangeboden in BF16-formaat met vLLM en speculatieve decodering op RTX PRO 6000, met één verzoek een generatiesnelheid van 65.4 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 104 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 31 gebruikers voor chatgebruik en 10 voor agentisch gebruik. De realistische capaciteit ligt waarschijnlijk tussen deze twee waarden. In scenario's waarin programmeren, toolgebruik, lange workflows en multi-agentgebruik overheersen, benadert de capaciteit de agentische schatting; waar kortere interacties, standaardgesprekken en lichtere taken overheersen, benadert zij de chatschatting.
Opmerkingen: Speculative MTP k=3.
De waarden van Intelligence Index en Agentic Index worden gepubliceerd door Artificial Analysis en worden hier met bronvermelding overgenomen.
In deze meting bereikte Qwen3.8-27B (27B parameters), aangeboden in BF16-formaat met vLLM en speculatieve decodering op RTX PRO 6000, met één verzoek een generatiesnelheid van 65.4 tok/s per verzoek en een time to first token (TTFT) van 104 ms.
Rekening houdend met de snelheidsdoelen en de beschikbare KV-cachecapaciteit, bedraagt de geschatte capaciteit 31 gebruikers voor chatgebruik en 10 voor agentisch gebruik. De realistische capaciteit ligt waarschijnlijk tussen deze twee waarden. In scenario's waarin programmeren, toolgebruik, lange workflows en multi-agentgebruik overheersen, benadert de capaciteit de agentische schatting; waar kortere interacties, standaardgesprekken en lichtere taken overheersen, benadert zij de chatschatting.