llmspeed is een open-source project dat fungeert als simulator om de snelheid van lokale Large Language Models (LLM's) te voorspellen. Het tool biedt inzicht in de prestaties van diverse modellen (zoals Qwen, Gemma en Llama) op een breed scala aan hardware, variërend van consumenten-GPU's van NVIDIA en AMD, Apple Mac-systemen, tot professionele cloud-GPU's zoals de H100. De data is gebaseerd op community-benchmarks (o.a. r/LocalLLaMA en localscore.ai) en technische projecties.
llmspeed — Ervaar de snelheid van lokale LLM's voordat u koopt
Hardware
NVIDIA RTX 3090 24GB
AMD Ryzen AI Max+ 395 128GB (Strix Halo)
NVIDIA RTX 5090 32GB
NVIDIA RTX 4090 24GB
Mac Studio M5 Ultra 512GB
MacBook Pro M5 Max 128GB
NVIDIA RTX 5060 Ti 16GB
NVIDIA DGX Spark 128GB
NVIDIA RTX PRO 6000 96GB
Mac Studio M3 Ultra 512GB
AMD RX 7900 XTX 24GB
NVIDIA RTX 3060 12GB
Mac Studio M4 Max 128GB
NVIDIA RTX 5070 Ti 16GB
AMD RX 9070 XT 16GB
Intel Arc Pro B70 32GB
Mac Mini M4 Pro 64GB
AMD Radeon AI PRO R9700 32GB
NVIDIA RTX 5080 16GB
MacBook Pro M5 Pro 48GB
AMD RX 7900 XT 20GB
NVIDIA RTX 4070 Ti Super 16GB
MacBook M4 Pro 24GB
NVIDIA RTX 4070 12GB
MacBook M3 Max 48GB
CPU-only (Ryzen 9 9950X, 96GB DDR5)
MacBook M2 Pro 16GB
H100 80GB (cloud)
A100 80GB (cloud)
H200 141GB (cloud)
Modellen
Qwen 3.6/3.8 27B
GLM-5.3 Flash
GPT-OSS 20B
Gemma 4 26B A4B
Qwen 3.5/3.6 35B A3B
Ornith 1.5 35B A3B
DeepSeek V4 Flash
GPT-OSS 120B
Gemma 4 31B
Llama 3.1 8B
Qwen 3.5 9B
DeepSeek R1 Distill 14B
Ornith 1.5 9B
Muse Glimmer 30B
Qwen3 30B A3B
Technische details en bronnen
Schattingen zijn gebaseerd op een korte prompt op een enkel apparaat. Gemeten cijfers zijn afkomstig van community-benchmarks (r/LocalLLaMA, localscore.ai en meer); andere waarden zijn afgeleid van vergelijkbare configuraties of geprojecteerd op basis van specificaties. Het project is open source op GitHub.
⚡ llmspeed — ervaar hoe snel een lokale LLM draait voordat u de hardware koopt. Deze simulator vereist JavaScript; de code en data zijn beschikbaar op github.com/nicorobinreal/llmspeed.
Hoe snel zal uw lokale model aanvoelen?
llmspeed — Ervaar de snelheid van lokale LLM's voordat u koopt
Hardware
NVIDIA RTX 3090 24GB
AMD Ryzen AI Max+ 395 128GB (Strix Halo)
NVIDIA RTX 5090 32GB
NVIDIA RTX 4090 24GB
Mac Studio M5 Ultra 512GB
MacBook Pro M5 Max 128GB
NVIDIA RTX 5060 Ti 16GB
NVIDIA DGX Spark 128GB
NVIDIA RTX PRO 6000 96GB
Mac Studio M3 Ultra 512GB
AMD RX 7900 XTX 24GB
NVIDIA RTX 3060 12GB
Mac Studio M4 Max 128GB
NVIDIA RTX 5070 Ti 16GB
AMD RX 9070 XT 16GB
Intel Arc Pro B70 32GB
Mac Mini M4 Pro 64GB
AMD Radeon AI PRO R9700 32GB
NVIDIA RTX 5080 16GB
MacBook Pro M5 Pro 48GB
AMD RX 7900 XT 20GB
NVIDIA RTX 4070 Ti Super 16GB
MacBook M4 Pro 24GB
NVIDIA RTX 4070 12GB
MacBook M3 Max 48GB
CPU-only (Ryzen 9 9950X, 96GB DDR5)
MacBook M2 Pro 16GB
H100 80GB (cloud)
A100 80GB (cloud)
H200 141GB (cloud)
Modellen
Qwen 3.6/3.8 27B
GLM-5.3 Flash
GPT-OSS 20B
Gemma 4 26B A4B
Qwen 3.5/3.6 35B A3B
Ornith 1.5 35B A3B
DeepSeek V4 Flash
GPT-OSS 120B
Gemma 4 31B
Llama 3.1 8B
Qwen 3.5 9B
DeepSeek R1 Distill 14B
Ornith 1.5 9B
Muse Glimmer 30B
Qwen3 30B A3B
Technische details en bronnen
Schattingen zijn gebaseerd op een korte prompt op een enkel apparaat. Gemeten cijfers zijn afkomstig van community-benchmarks (r/LocalLLaMA, localscore.ai en meer); andere waarden zijn afgeleid van vergelijkbare configuraties of geprojecteerd op basis van specificaties. Het project is open source op GitHub.
⚡ llmspeed — ervaar hoe snel een lokale LLM draait voordat u de hardware koopt. Deze simulator vereist JavaScript; de code en data zijn beschikbaar op github.com/nicorobinreal/llmspeed.
Zichtbare categorieën
Kies welke categorieën je wilt zien.
Over deze site
Waarom Tech-update?
Tech-update is ontstaan omdat ik merkte dat ik dagelijks veel verschillende websites moest bezoeken om interessant technieuws te vinden. Dat kon efficiënter.
Hoe werkt het?
Meerdere keren per etmaal gaat mijn zelfgebouwde AI-agent op zoek naar interessante artikelen op blogs en nieuwssites.
Vindt hij iets relevants, dan wordt het artikel naar het Nederlands vertaald en op Tech-Update geplaatst.
Van ieder artikel maakt de AI ook een korte samenvatting. Zo kun je snel bepalen of het de moeite waard is om het volledige artikel te lezen.
Bij ieder artikel staat altijd een link naar de oorspronkelijke bron (vaak een Engelstalige website).
Artikelen kun je bewaren als favoriet, vastzetten in de zijbalk of terugvinden via de zoekfunctie.
In de instellingen (tandwielikoon rechtsboven) geef je aan in welk soort nieuws je geïnteresseert bent.